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 1. 权重衰减（weight decay） L2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L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上 ...
原文：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 如何和学习率衰减结合。 梯度下降法更新参数 梯度下降法参数更新公式： theta t theta t eta cdot nabla J theta t 其中， eta 是学习率， theta ...
2019-06-28 17:06 0 21577 推荐指数：
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