Adam和学习率衰减（learning rate decay）
目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的，然后介绍 Adam 如何更新参数，以及 Adam 如何和学习率衰减 ...
原文：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
文章来自Microstrong的知乎专栏，仅做搬运。原文链接 . 权重衰减 weight decay L 正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L 正则化。 . L 正则化与权重衰减系数 L 正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项： 其中代表原始的代价函数，后面那一项就是L 正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小 ...
2019-02-23 15:47 0 3743 推荐指数：
相关推荐
调参过程中的参数 学习率，权重衰减，冲量(learning_rate , weight_decay , momentum)
无论是深度学习还是机器学习，大多情况下训练中都会遇到这几个参数，今天依据我自己的理解具体的总结一下，可能会存在错误，还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo. 我们会使用一个 ...
weight_decay(权重衰减)
权重衰减等价于L2范数正则化。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使得学习的模型参数值较小，是常用的过拟合的常用手段L2范数正则化是在模型原损失函数基础上添加L2范数惩罚项，其中L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个正的常数的乘积。比如，对于线性回归损失函数 ...
权重衰减（weight decay), L2正则
正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力 避免过拟合的方法有很多：early stopping、数据集扩增（Data augmentation）、正则化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 权重衰减 ...
Pytorch学习笔记09----SGD的参数几个重要的参数：学习率 (learning rate)、Weight Decay 权值衰减、Momentum 动量
1.学习率 (learning rate) 学习率 (learning rate)，控制模型的学习进度 ： 学习率（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（使用低学习率 ...
权重衰减和学习率衰减
概念 之前一直对“权重衰减”和“学习率衰减”存在误解，我甚至一度以为它们是同一个东西，以至于使用的时候感觉特别困惑。在优化器中使用了“权重衰减”，竟然发现模型的准确率下降了，假如它们是同一个东西，至少应该是学得慢，而不是学坏了。因此，专门查了一下资料，了解两者的区别，这篇随笔做一下记录 ...
weight decay（权值衰减）、momentum（冲量）和normalization
一、weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay ...
tensorflow机器学习指数衰减学习率的使用tf.train.exponential_decay
训练神经网络模型时通常要设置学习率learning_rate，可以直接将其设置为一个常数（通常设置0.01左右），但是用产生过户学习率会使参数的更新过程显得很僵硬，不能很好的符合训练的需要（到后期参数仅需要很小变化时，学习率的值还是原来的值，会造成无法收敛，甚至越来越差的情况），过大无法收敛，过小 ...