学习率 Learning Rate
本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响，以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 在机器学习中，监督式学习（Supervised Learning）通过定义一个模型，并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法（Gradient Descent）是一个广泛被用来最小化模型误差 ...
原文：学习率(Learning rate)的理解以及如何调整学习率
. 什么是学习率 Learning rate 学习率 Learning rate 作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。 这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响 这里以代价函数为凸函数为例 ： 回顾一下梯度下降的代码： repeat theta j t ...
2018-08-13 21:49 0 61653 推荐指数：
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