tensorflow(2):神经网络优化(loss,learning_rate)
案例: 预测酸奶的日销量, 由此可以准备产量, 使得损失小(利润大),假设销量是y , 影响销量的有两个因素x1, x2, 需要预先采集数据,每日的x1,x2和销量y_, 拟造数据集X,Y_, 假设y ...
原文：TensorFlow使用记录 (三）： Learning Rate Scheduling
file:tensorflow python training learning rate decay.py 参考：tensorflow中常用学习率更新策略 神经网络中通过超参数learning rate，来控制每次参数更新的幅度。学习率太小会降低网络优化的速度，增加训练时间 学习率太大则可能导致可能导致参数在局部最优解两侧来回振荡，网络不能收敛。 tensorflow定义了很多的学习率衰减方式： ...
2019-10-04 20:58 0 1039 推荐指数：
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