滑动平均模型
转自 某大佬的公众号 为什么要使用滑动平均模型？ 通过使用滑动平均我们可以使神经网络模型在测试数据上更健壮，在使用随机梯度下降算法训练神经网络时，通过滑动平均模型可以在一定程度上提高最终模型在测试数据上的表现： 它通过控制衰减率(decay)来控制参数更新前后之间的差距，从而达到减缓参数 ...
原文：学习率设置&&训练模型之loss曲线滑动平均
tensorflow中学习率 过拟合 滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习 学习率衰减 learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上，设置不同的学习率常数。刚开始学习率大一些，之后越来越小，区间的设置需要根据样本量调整，一般样本量越大区间间隔应该越小。tf中定义了tf.train.piecewise ...
2019-01-01 20:07 0 1780 推荐指数：
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