tensorflow之tf.train.exponential_decay()指数衰减法
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 ...
原文：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 . 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可以通过t ...
2019-11-16 11:17 0 831 推荐指数：
相关推荐
TensorFlow篇之指数衰减学习率
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 ...
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 ...
指数衰减学习率
...
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 ...
机器学习与Tensorflow（7）——tf.train.Saver()、inception-v3的应用
1. tf.train.Saver(） tf.train.Saver()是一个类，提供了变量、模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法。 TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习，任何操作(如卷积、池化等)都需要operator，保存和恢复操作也不例外 ...
TensorFlow——学习率衰减的使用方法
在TensorFlow的优化器中， 都要设置学习率。学习率是在精度和速度之间找到一个平衡： 学习率太大，训练的速度会有提升，但是结果的精度不够，而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况。 学习率太小，精度会有所提升，但是训练的速度慢，耗费较多的时间。 因而我们可以使用退化学习率，又称为衰减学习率 ...
TensorFlow学习笔记之tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=decay, num_updates=num_updates)类的理解
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 ...