ChatGPT模型调优和参数设置秘笈
模型调优技巧:
- 微调超参数,如学习率、批量大小
- 使用正则化技术,如 L1、L2 正则化
- 使用 Dropout 或 Early Stopping 防止过拟合
参数设置建议:
- 学习率:从 0.0001 到 0.001
- 批量大小:从 16 到 256
- L2 正则化系数:从 0.001 到 0.01
- Dropout 概率:从 0.2 到 0.5
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模型调优技巧:
- 微调超参数,如学习率、批量大小
- 使用正则化技术,如 L1、L2 正则化
- 使用 Dropout 或 Early Stopping 防止过拟合
参数设置建议:
- 学习率:从 0.0001 到 0.001
- 批量大小:从 16 到 256
- L2 正则化系数:从 0.001 到 0.01
- Dropout 概率:从 0.2 到 0.5