你的电池再充几次电就报废？机器学习帮你预测电池寿命( 五 )
那么如何跟踪这些设置呢？这时候Tenserflow2.0的hparams module派上了用场。
经过这一系列操作之后，研究者就可以比较出拟合过程中最关键的参数了。
由于准确预测结果要求“当前循环”和“剩余循环数”都要大于零（电池都用废了你预测出来结果那是马后炮）。研究者使用了ReLU作为输出层的启动机制，这可以降低训练过程中模型的搜索范围，节约时间。
由于研究者的模型依赖CNN，所以他们尝试了不同的核心大小，最后在两种不同的学习速率前提下比较了不同设置下当前循环和剩余循环的MAE值。
△误差值对比
△当前循环的MAE值对比
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