训练太慢。 所以我们通常会采用指数衰减学习率来优化这个问题,exponential_decay可以通 ...
exponential decay learning rate, global steps, decay steps, decay rate, staircase False, name None 使用方式: tf.tf.train.exponential decay 例子: tf.train.exponential decay self.config.e lr, self.e global st ...
2019-07-06 22:28 0 729 推荐指数:
训练太慢。 所以我们通常会采用指数衰减学习率来优化这个问题,exponential_decay可以通 ...
在之前的几个例子中都出现了如上代码。 这个优化算法的参数就是学习效率。那么这个学习效率是什么意思,到底取什么样的值比较好呢? 之前已经讲过,优化算法会反向修改函数中设置为Var ...
神经网络训练一个模型的过程中,对于每一次参数的更新可以增加一个trick,即对参数进行滑动平均更新,即moving average,会对模型的训练有益。参照源码的一句说法:When training ...
最近看北京大学曹建老师的TensorFlow搭建神经网络,在指数衰减学习率中,了解到指数衰减学习率的强大。由此写一些自己在学习中的感悟和启发。 大家都知道在设定学习率时,如果偏大会发生动荡不收敛,如果偏小则收敛速度慢。那么有没有一个好的方法可以让可以让学习率变化,并随着训练轮数由大到小进行 ...
tf.train.Supervisor可以简化编程,避免显示地实现restore操作.通过一个例子看. 这段代码是对tensorflow官网上的demo做一个微小的改动.如果模型已经存在,就先读取模型接着训练.tf.train.Supervisor可以简化这个步骤.看下面的代码. sv ...
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 ...
tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算。 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取。 tf ...
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 ...