调参，需要调参需要大数据量需要大计算量怎样改进

本文目录一览

1，需要调参需要大数据量需要大计算量怎样改进
2，机器学习算法中调参是什么
3，APM自动调参请教呼叫泡泡老师
4，PID调参的实用方法和经验有哪些
5，求助APM自动调参后的数据保存
6，深度学习调参有哪些技巧

1，需要调参需要大数据量需要大计算量怎样改进

对大数据量的实时处理问题是大型数据库应用系统中的共性问题,人们往往采用更换处理能力更强、存储容量更大的服务器来解决问题.这虽然也是解决问题的方法之一,

我不会~~~但还是要微笑~~~：）

需要调参需要大数据量需要大计算量怎样改进

2，机器学习算法中调参是什么

是指类似于learning rate的参数，还是指theta?如果是后者用梯度下降法等就可以调参，如果是前者麻烦一点，需要判断一下，也可以可变参数，如果该参数工作效果没有再高过以前的精准度并且过10次（也可以是其它次数），那么就判断该learning rate为最好的。

机器学习算法中调参是什么

3，APM自动调参请教呼叫泡泡老师

想要使用自动调参功能，必须用A开头的定高，刚开始玩APM定高功能，不习惯A开头的定搞控制方法，我也以为是P开头的定高好，查看原帖>>

泡泡老师，还有个问题就是把接收机6通道设在一个2挡开关，低时不打开自动调参，高时是自动调参，把接收机6通道输出接在apm 7通道输入，是吗？

APM自动调参请教呼叫泡泡老师

4，PID调参的实用方法和经验有哪些

业界整定口诀：参数整定找最佳，从小到大顺序查。先是比例后积分，最后再把微分加。曲线振荡很频繁，比例度盘要放大。曲线漂浮绕大弯，比例度盘往小扳。曲线偏离回复慢，积分时间往下降。曲线波动周期长，积分时间再加长。曲线振荡频率快，先把微分降下来。动差大来波动慢，微分时间应加长。理想曲线两个波，前高后低四比一。一看二调多分析，调节质量不会低。

被控对象是什么？先调比例参数，由小到大调；还有就是你可能设置的采样周期偏大！

5，求助APM自动调参后的数据保存

调参后不断电接电脑保存来自安卓客户端

解释的比较清楚

自动完成之后，要关飞一下，开飞一下，然后在开的时候降落，让JJ自动加锁，保存数据，上课去。

稳定模式

只要CH7开启，什么飞行模式降落？

1.在CH7开启状态降落上锁，还是在定高模式下吗？2.这样做可不用连接电脑了吗？谢谢解答，万分感谢！！

6，深度学习调参有哪些技巧

你好获取数据：确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数据集要足够大、具有代表性以及拥有相对清楚的标签。缺乏数据集是很难成功的。预处理：将数据进行集中是非常重要的，也就是要使数据均值为0，从而使每个维度的每次变动为1。有时，当输入的维度随量级排序变化时，最好使用那个维度的log(1+x)。基本上，重要的是要找到一个0值的可信编码以及自然分界的维度。这样做可使学习工作得更好。情况就是这样的，因为权值是通过公式来更新的：wij中的变化 \propto xidL/dyj（w表示从层x到层y的权值，L是损失函数）。如果x的均值很大（例如100），那么权值的更新将会非常大，并且是相互关联的，这使得学习变得低劣而缓慢。保持0均值和较小的方差是成功的关键因素。批处理：在如今的计算机上每次只执行一个训练样本是很低效的。反之如果进行的是128个例子的批处理，效率将大幅提高，因为其输出量是非常可观的。事实上使用数量级为1的批处理效果不错，这不仅可获得性能的提升同时可降低过度拟合；不过这有可能会被大型批处理超越。但不要使用过大的批处理，因为有可能导致低效和过多过度拟合。所以我的建议是：根据硬件配置选取适合的批处理规模，量力而为会更加高效。梯度归一化：根据批处理的大小来拆分梯度。这是一个好主意，因为如果对批处理进行倍增（或倍减），无需改变学习率（无论如何，不要太多）。学习率计划：从一个正常大小的学习率（LR）开始，朝着终点不断缩小。满意请采纳

学习率fixed lr从0.01到10的-6或-7就可以了2.参数初始化：高斯若某两层的梯度计算相差太大，就要调整小的那层的std了3.激活函数relu+bn4.数据预处理方式：zero-center5.梯度裁剪：限制最大梯度或者设置阀值，让梯度强制等于10,20等6.对于小的数据集，dropout=0.5和l2正则化项，效果不错7.优化方法：sgd+momentum 效果往往可以胜过adam等，虽然adam收敛更快，据说初始几轮momentum设置的小一点会更好，这点待验证。8.rnn trick batch size=1效果会更好（待验证）9.early stop 或者有个初始模型接着训练10.参数初始化：可以先用随机初始化的方式训练一个简单的网络模型，再将训练好的权值初始化给复杂的网络模型，复杂的网络模型采用高斯初始化可能会更好（vgg）