Advisor

问题内容： 我之前曾使用Scikit-learn的GridSearchCV优化模型的超参数，但只是想知道是否存在类似的工具来优化Tensorflow的超参数（例如 历元数，学习率，滑动窗口大小等 ）。 如果没有，如何实现有效运行所有不同组合的代码段？ 问题答案： 使用Tensorflow进行网格搜索的另一个可行的（已记录）选项是Ray Tune 。它是用于超参数调整的可扩展框架，专门用于深度学习/

问题内容： 与默认参数相比，我需要Oracle Hotspot 更快地引发异常。 默认情况下，当超过98％的时间用于GC并且少于2％的堆被恢复时，就会发生OOME（描述为http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc- tuning-6 -140523.html＃par_gc.oom ）。 例如，当20％以上的时间用于GC时，我需要JVM抛出OOM

校验者: @想和太阳肩并肩 翻译者: @\SRY/ 超参数，即不直接在估计器内学习的参数。在 scikit-learn 包中，它们作为估计器类中构造函数的参数进行传递。典型的例子有：用于支持向量分类器的 C 、kernel 和 gamma ，用于Lasso的 alpha 等。 搜索超参数空间以便获得最好 交叉验证 分数的方法是可能的而且是值得提倡的。 通过这种方式，构造估计器时被提供的任何参数或许

我有一个包含两个分支的神经网络。一个分支接受卷积神经网络的输入。另一个分支是一个完全连接的层。我合并这两个分支，然后使用softmax获得输出。我不能使用顺序模型，因为它已被弃用，因此必须使用函数式API。我想调整卷积神经网络分支的超参数。例如，我想弄清楚我应该使用多少卷积层。如果是顺序模型，我会使用for循环，但由于我使用的是函数式API，我真的不能这样做。我已经附加了我的代码。有人能告诉我如何

8.4. Spring里的advisor（Advisor） API 在Spring里，一个advisor是一个仅仅包含一个通知对象和与之关联的切入点表达式的切面。 除了引入这种特殊形式，任何advisor都可以和任何通知一起工作。 org.springframework.aop.support.DefaultPointcutAdvisor是最常用的advisor类。例如，它可以和： MethodI

简介 超参数自动调优是Xiaomi Cloud-ML的功能，可以一次定义多组超参数组合，提交后并行进行训练，并返回效果最优的超参数组合。 代码规范 用户可自定义“效果最优”的指标，需要在TensorFlow模型代码中把指标写到 training/hptuning/metric 中，如下。 tf.summary.scalar("training/hptuning/metric", loss) 使用