这些参数是ADN（Artifact Disentanglement Network）模型的默认配置，用于训练和测试。下面是一些重要参数的解释：
- batch_size：每个批次中的样本数量。
- num_workers：数据加载过程中使用的并行工作线程数量。
- use_gpu：是否使用GPU进行训练，如果为True，则使用GPU加速。
- checkpoints_dir：保存所有训练和测试结果的文件夹路径。
- num_epochs：训练的总轮数。
- print_step：每隔多少个批次输出一次训练状态信息。
- metrics_step：每隔多少个批次计算一次指标评估结果。
- window_size：用于计算移动平均值的窗口大小，用于训练和测试统计信息。
- visualize_step：可视化ADN输出的批次迭代数。
- save_step：多少个epochs保存一次当前已训练好的模型参数。
此外，还包含了数据集相关配置、模型架构配置、学习率和优化器配置以及损失函数权重配置。
调参时可以根据具体任务需求和数据集特点进行调整。常见调参方法包括：
- 调整学习率(lr)、权重衰减(weight_decay)、优化器参数(beta1, beta2)，来优化模型收敛性能。
- 根据数据集特点，调整batch_size和num_workers等与数据加载相关的参数。
- 根据模型复杂度和计算资源情况，调整网络架构相关的参数，如通道数(base_ch)、下采样层数(num_down)、残差块数量(num_residual)等。
- 根据任务要求，调整损失函数权重(loss.wgts)来平衡各个损失项对模型训练的影响。
请注意，在调参过程中建议根据具体场景进行尝试和实验，并结合验证集结果进行评估和选择最佳配置。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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