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参数实验：taguchi方法及其他
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如何在算法中对涉及的参数选择合适的值？怎样得到最佳的参数设定值？
很多人在论文中使用了taguchi方法。该方法大量减少了实验量，算是一条捷径。
具体参看下面文章
Design of experiments via taguchi methods: orthogonal arrays
例子：3个 variables
每个variable 有3个可能值
如何设计实验，找到variable对结果的影响？
Taguchi Method ：因为4个变量，2-3个可能值，所以用到L9矩阵
.
然后计算各个factor 在各个值下的平均值
即可看出不同水平下不同变量的趋势。选择适合的参数即可。
此外：很多论文中用的是sensitivity 分析。在上面的wiki连接中还具体提到了包括t方法的以下三种方法。虽然t方法还是有不足，但是依然算是易于操作，比较实用的试验方法。
A. Factorial design
B. Taguchi methods
C. Random design
https://blog.sciencenet.cn/blog-543282-481135.html
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