在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
.先输出层的参数变量 train op GradientDescentOptimizer . .minimize loss, var list var 优化方法可以修改 train op GradientDescentOptimizer . .minimize loss, var list var train op tf.group train op , train op .利用预训练好的模型进 ...
2017-05-16 15:36 0 5342 推荐指数:
在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
最近注意到在一些caffe模型中,偏置项的学习率通常设置为普通层的两倍。具体原因可以参考(https://datascience.stackexchange.com/questions/23549 ...
上文深度神经网络中各种优化算法原理及比较中介绍了深度学习中常见的梯度下降优化算法;其中,有一个重要的超参数——学习率\(\alpha\)需要在训练之前指定,学习率设定的重要性不言而喻:过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间;而过大的学习率则可能导致最后的结果不会收敛,或者在一个较大 ...
在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值。 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小。 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值 ...
ref: https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/108491755 在设置optimizer时, 只需要参数分为两个部分, 并分别给定不同的学习率lr。 需要注意的是没有单独设置如果params中没有单独加上"lr ...
Tensorflow实现各种学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少 ...
学习率的调整 从梯度下降算法的角度来说,通过选择合适的学习率,可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率,即参数到达最优值过程的速度快慢,如Andrew Ng的Stanford公开课程所说,假如你从山峰的最高点根据梯度下降法寻找最优值,当你学习率过大,即下降的快,步子大,那么你很可能会在某一步跨过 ...
在tf1.0中,对卷积层重新进行了封装,比原来版本的卷积层有了很大的简化。 一、旧版本(1.0以下)的卷积函数:tf.nn.conv2d 该函数定义在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py。 参数: input: 一个4维 ...