Telegram Group & Telegram Channel
🔍 Как выбрать дискретные значения гиперпараметров для Grid Search

Grid Search требует заранее задать набор значений для каждого гиперпараметра, поэтому важно сбалансировать ширину и глубину поиска.

Обычно значения выбираются на основе:
👉 Опытных предположений или предварительных экспериментов.
👉 Понимания масштаба параметра: например, для learning rate лучше использовать экспоненциальную шкалу (0.001, 0.01, 0.1), так как он сильно влияет на обучение.
👉 Стандартных шаблонов: число нейронов в слоях часто варьируют степенями двойки (64, 128, 256), чтобы не распыляться на мелкие изменения.

🙅‍♂️ Если задать слишком много значений, общее число комбинаций быстро растёт, и поиск становится дорогим. Слишком мало — можно пропустить хорошие настройки.

✔️ Поэтому обычно начинают с грубого поиска (coarse grid), а затем уточняют диапазоны вокруг лучших значений.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/942
Create:
Last Update:

🔍 Как выбрать дискретные значения гиперпараметров для Grid Search

Grid Search требует заранее задать набор значений для каждого гиперпараметра, поэтому важно сбалансировать ширину и глубину поиска.

Обычно значения выбираются на основе:
👉 Опытных предположений или предварительных экспериментов.
👉 Понимания масштаба параметра: например, для learning rate лучше использовать экспоненциальную шкалу (0.001, 0.01, 0.1), так как он сильно влияет на обучение.
👉 Стандартных шаблонов: число нейронов в слоях часто варьируют степенями двойки (64, 128, 256), чтобы не распыляться на мелкие изменения.

🙅‍♂️ Если задать слишком много значений, общее число комбинаций быстро растёт, и поиск становится дорогим. Слишком мало — можно пропустить хорошие настройки.

✔️ Поэтому обычно начинают с грубого поиска (coarse grid), а затем уточняют диапазоны вокруг лучших значений.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/942

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.

Pinterest (PINS) Stock Sinks As Market Gains

Pinterest (PINS) closed at $71.75 in the latest trading session, marking a -0.18% move from the prior day. This change lagged the S&P 500's daily gain of 0.1%. Meanwhile, the Dow gained 0.9%, and the Nasdaq, a tech-heavy index, lost 0.59%. Heading into today, shares of the digital pinboard and shopping tool company had lost 17.41% over the past month, lagging the Computer and Technology sector's loss of 5.38% and the S&P 500's gain of 0.71% in that time. Investors will be hoping for strength from PINS as it approaches its next earnings release. The company is expected to report EPS of $0.07, up 170% from the prior-year quarter. Our most recent consensus estimate is calling for quarterly revenue of $467.87 million, up 72.05% from the year-ago period.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from vn


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA