原文:sgd学习率选择问题

关于使用SGD时如何选择初始的学习率 这里SGD是指带动量的SGD,momentum . : 训练一个epoch,把学习率从一个较小的值 上升到一个较大的值 ,画出学习率 取log 和经过平滑后的loss的曲线,根据曲线来选择合适的初始学习率。 从上图可以看出学习率和loss之间的关系,最曲线的最低点的学习率已经有了使loss上升的趋势,曲线的最低点不选。最低点左边的点都是可供选择的点,但是选择太 ...

2018-07-17 21:54 0 4408 推荐指数:

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学习衰减问题

1.介绍 转自:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 在训练到一定阶段后,学习可能会产生震荡,但是一开始用小的学习的话,训练速度会很慢。 学习衰减(learning rate ...

Thu Jan 07 20:02:00 CST 2021 0 313
Pytorch学习笔记09----SGD的参数几个重要的参数:学习 (learning rate)、Weight Decay 权值衰减、Momentum 动量

1.学习 (learning rate) 学习 (learning rate),控制模型的学习进度 : 学习(Learning Rate,常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低,沿着向下的斜率就越慢。虽然这可能是一个好主意(使用低学习 ...

Fri Jul 31 01:04:00 CST 2020 0 3259
深度学习优化算法总结——从SGD到Adam

本文参考自:SGD、Momentum、RMSprop、Adam区别与联系 上一篇博客总结了一下随机梯度下降、mini-batch梯度下降和batch梯度下降之间的区别,这三种都属于在Loss这个level的区分,并且实际应用中也是mini-batch梯度下降应用的比较多。为了在实际应用中弥补这种 ...

Mon Jul 13 06:35:00 CST 2020 0 609
深度学习笔记之【随机梯度下降(SGD)】

随机梯度下降 几乎所有的深度学习算法都用到了一个非常重要的算法:随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 随机梯度下降是梯度下降算法的一个扩展 机器学习中一个反复出现的问题: ​ 好的泛化需要大的训练集,但是大的训练集的计算代价也更大 ...

Tue Mar 26 07:34:00 CST 2019 0 1715
什么是学习

什么是学习学习是指导我们,在梯度下降法中,如何使用损失函数的梯度调整网络权重的超参数。 new_weight = old_weight - learning_rate * gradient 学习对损失值甚至深度网络的影响? 学习如果过大,可能会使损失函数 ...

Tue Mar 29 23:56:00 CST 2022 0 998
简单线性回归问题的优化(SGD)R语言

本编博客继续分享简单的机器学习的R语言实现。 今天是关于简单的线性回归方程问题的优化问题 常用方法,我们会考虑随机梯度递降,好处是,我们不需要遍历数据集中的所有元素,这样可以大幅度的减少运算量。 具体的算法参考下面: 首先我们先定义我们需要的参数的Notation 上述算法中 ...

Mon Sep 17 03:25:00 CST 2018 0 916
 
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