是否可以根据test或validation的损失来调整hyperopts?由于train的参数很好,我正在经历过度训练,但在test上表现得非常疯狂。训练统计:
test
validation
hyperopts
train
测试统计:
des4xlb01#
你的配置是什么样子的?在超参数优化部分,你可以指定你想要使用的分割。此外,我认为hyperopt和train通常应该默认使用验证指标。
hyperopt
config = { 'hyperopt': { 'split': 'validation', # this should be set to 'validation' by default, but you can also select 'training' or 'test' 'goal': 'minimize', 'output_feature': 'label', 'metric': 'loss', 'parameters': { ...
希望这对你有帮助!
cgh8pdjw2#
@michaelbzhu 的回答是正确的。如果你有其他问题,请告诉我 @ifokeev 。你还可以在每次运行超参数优化时设置用于确定早停的验证指标(用于早停目的)。
2条答案
按热度按时间des4xlb01#
你的配置是什么样子的?
在超参数优化部分,你可以指定你想要使用的分割。此外,我认为
hyperopt
和train
通常应该默认使用验证指标。希望这对你有帮助!
cgh8pdjw2#
@michaelbzhu 的回答是正确的。如果你有其他问题,请告诉我 @ifokeev 。
你还可以在每次运行超参数优化时设置用于确定早停的验证指标(用于早停目的)。