Datawhale干货
作者：安晟，Datawhale成员
本文为干货知识+赛事实践系列，对模型训练、调参流程与模型集成进行了总结，旨在理论与实践结合（零基础入门系列：数据挖掘/cv/nlp/金融风控/推荐系统等，持续更新）
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1. 模型训练与验证
- 设置验证集的必要性和验证集训练方法；
2. 调参流程
- 调参指导框架、搭建Baseline训练模型和调参原则；
3. 模型集成
- 通过交叉验证集成模型、TTA和Snapshot。
模型训练与验证
为什么要设置验证集：
两种常见的验证集划分方法：留出法和K折交叉验证
调参流程
调参指导框架
观察数据
搭建Baseline训练初始框架
调参原则
如何走出翻车
模型集成
通过交叉验证集成模型
TTA
snapshot
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