导图社区 影响κ表达的因素
这是一个关于影响κ表达的因素的思维导图，讲述了影响κ表达的因素的相关故事，如果你对影响κ表达的因素的故事感兴趣，欢迎对该思维导图收藏和点赞~
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影响κ表达的因素
「模型本身」
模型结构的复杂度
模型参数数量
模型层数
模型宽度
损失函数的选择
损失函数的多样性
适用领域的差异
损失函数的定义与优化目标的契合度
激活函数的选取
激活函数的性质
激活函数的适用范围
激活函数的非线性程度
「数据集」
数据量的大小
数据集的样本数
数据集的维度数量
数据集的样本分布
数据集的质量
数据集的噪声水平
数据集的标注准确度
数据集的偏差与方差
数据集的多样性
数据集的类别数
数据集的样本类别分布
数据集的标注复杂度
「训练策略」
学习率的设置
学习率的初始值选择
学习率的衰减策略
学习率的优化算法
批次大小的设定
批次大小的影响因素
批次大小与计算效率的关系
批次大小的泛化能力
迭代次数的确定
迭代次数与收敛速度的关系
迭代次数与过拟合程度的关系
迭代次数的自适应调整
「硬件资源」
GPU计算能力
GPU型号的选择
GPU的并行计算能力
GPU的存储容量与速度
CPU计算能力
CPU型号与核心数
CPU的缓存大小与速度
CPU的单核性能与多核性能
内存容量与带宽
内存大小的影响
内存的读写速度
内存的扩展性与升级性
「环境因素」
网络带宽
网络速度对数据加载的影响
网络稳定性对训练过程的影响
网络质量对模型更新的影响
开发框架与库的选择
开发框架的可用性与稳定性
开发框架的社区支持与生态系统
开发框架的前沿性与创新性
高性能计算平台的可用性
集群计算的分布式训练能力
高性能计算平台的数据传输速度
高性能计算平台的资源管理策略
「人为因素」
算法工程师的经验与知识
对模型结构的设计经验
对损失函数与激活函数的选择经验
对训练策略的调整经验
训练过程中的调参技巧
超参数的优化搜索策略
参数初始化的技巧与经验
参数更新的调整策略
对实际问题的理解与把握
对数据集的特征与问题定义的理解
对实际应用场景的知识与洞察
对模型表达能力与准确性的需求理解
