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神经网络调参核心实践

一、全局随机种子设置（修改 src/models/train.py ）

def set_seed(seed=42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic = Truetorch.backends.cudnn.benchmark = False# 在训练开始时调用
set_seed(config.SEED)

 二、智能参数初始化（新增 src/models/initialization.py ）

def initialize_weights(m):if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')if m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.Linear):nn.init.xavier_uniform_(m.weight)nn.init.normal_(m.bias, mean=0, std=0.01)# 在模型定义后调用
model.apply(initialize_weights)

三、系统化调参流程

# 参数优先级调优顺序
调参步骤 = [('基础学习率', {'lr': [1e-3, 3e-4]}),('优化器选择', {'optim': ['adam', 'sgd']}),('批量大小', {'batch_size': [32, 64]}),('正则化组合', {'weight_decay': [0, 1e-4],'dropout_rate': [0.2, 0.5]})
]# 自适应学习率配置示例
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr=config.MAX_LR,steps_per_epoch=len(train_loader),epochs=config.EPOCHS
)

调参心得
1. 参数分类 ：
   
   - 架构参数：卷积核尺寸/通道数
   - 训练参数：学习率/批量大小
   - 正则参数：Dropout率/L2系数
2. 优化顺序 ：

flowchart LRA[数据预处理] --> B[初始学习率]B --> C[优化器类型]C --> D[批量大小]D --> E[正则强度]

3.实战技巧 ：
- 使用 torch.utils.tensorboard 记录超参数实验
- 对边界层（如第一个卷积层）使用更大学习率
- 采用贝叶斯优化进行自动化超参数搜索