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1.3 KiB
TeX
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TeX
\chapter{模型超参数配置}
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\section{LSTM-Attention模型}
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\begin{table}[H]
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\centering
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\caption{LSTM-Attention模型超参数汇总}
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\begin{tabular}{ll}
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\toprule
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\textbf{参数} & \textbf{取值} \\
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\midrule
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输入维度 & 19（气象特征数） \\
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隐藏维度 & 128 \\
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LSTM层数 & 2（双向） \\
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注意力头数 & 4 \\
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每头维度 & 32 \\
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Dropout率 & 0.3 \\
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总参数量 & 983,628 \\
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Focal Loss $\alpha$ & 0.5 \\
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Focal Loss $\gamma$ & 2.0 \\
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优化器 & AdamW (lr=1e-3, weight\_decay=1e-4) \\
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学习率调度 & ReduceLROnPlateau (factor=0.5, patience=5) \\
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梯度裁剪 & max\_norm=1.0 \\
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早停耐心值 & 15 epoch \\
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Batch Size & 32 \\
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最大Epoch & 50 \\
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训练设备 & NVIDIA RTX 4060 Laptop (8GB) \\
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每epoch耗时 & 约2.5分钟 \\
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\bottomrule
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\end{tabular}
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\end{table}
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\section{XGBoost模型}
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\begin{table}[H]
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\centering
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\caption{XGBoost模型超参数汇总}
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\begin{tabular}{ll}
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\toprule
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\textbf{参数} & \textbf{取值} \\
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\midrule
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估计器数量 & 200 \\
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最大深度 & 6 \\
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学习率 & 0.05 \\
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L2正则化（$\lambda$） & 1.0 \\
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最小分裂增益（$\gamma$） & 0.0 \\
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子采样率 & 1.0 \\
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目标函数 & multi:softmax（4类） \\
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训练设备 & CUDA (GPU) \\
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输入特征维度 & 266（14×19展平） \\
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每分类器训练耗时 & 约2分钟 \\
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\bottomrule
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\end{tabular}
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\end{table}
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