超参数调优

深度学习模型的性能在很大程度上依赖于超参数的设置。调参并非盲目的尝试，而是一个系统性的优化过程。在开始调参之前，必须首先确保模型已经出现了过拟合，这是调参能够提升模型泛化能力的基本前提。如果模型在训练集上表现都很差，那么首要任务是改进模型结构或增加数据，而非调参。 一个常见的误区是过早地在测试集上进行超参数优化，这会导致模型对测试集产生“隐式”的过拟合，从而…

学习率是深度学习模型训练中最为关键的超参数之一。它控制着模型参数在每次迭代中更新的步长大小。一个恰当的学习率能够引导模型高效、稳定地收敛至性能优良的最优解；而一个设置不当的学习率则可能导致训练过程陷入困境。 具体而言，学习率过大，会导致参数更新步伐过大，可能越过最优解，甚至在最优解附近震荡，无法收敛；学习率过小，则会导致参数更新缓慢，收敛过程耗时极长，甚至可…

在机器学习项目中，数据的质量与数量直接决定了模型性能的上限。一个常见的误区是急于尝试复杂的模型，而忽视了数据本身。高质量的数据准备是提升模型效果最有效且成本最低的方式。 数据清洗是必不可少的步骤。你需要处理缺失值，根据情况选择删除、填充（如均值、中位数）或使用模型预测。对于异常值，需判断其是噪音还是有价值的信息，并决定保留或修正。数据一致性检查也至关重要，确…

强化学习（RL）算法的选择是项目成功的基石。面对众多算法，首先需要理解其核心分类。基于价值的算法，如DQN，专注于学习状态或状态-动作对的价值函数，从而间接推导出最优策略；它们适用于动作空间离散且规模不大的场景。基于策略的算法，例如REINFORCE，直接学习策略函数，在连续动作空间中表现出色。而演员-评论家（Actor-Critic）方法，如A2C、A3C…

贝叶斯算法提供了一种基于概率的框架，它允许我们将先验知识与观测数据相结合，从而做出更优的预测和决策。在机器学习领域，贝叶斯方法的核心价值在于其处理不确定性的能力。与许多传统机器学习算法不同，贝叶斯方法不是寻找单一的“最佳”模型，而是考虑所有可能模型的概率分布，这为我们提供了对预测结果的信心度量。 贝叶斯定理的数学表达为：P(A|B) = P(B|A) * P…