原文:Adam算法及相关Adaptive Learning Rate 自适应学习率

目录 前言 .adagrad .动量 Momentum .RMSProp .Adam 附 基于梯度的优化算法前后关系 附二Gradient Descent补充 前言: https: www.zhihu.com question answer Adam本质上实际是RMSProp 动量。但如果你对随机梯度下降SGD的知识,以及Adam之前的几个更新方法一无所知。那么当你看到一个 复杂的 Adam看了 ...

2020-01-07 16:40 0 1827 推荐指数:

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Adam学习衰减(learning rate decay)

目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习衰减 Adam 衰减的学习 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 如何和学习衰减 ...

Sat Jun 29 01:06:00 CST 2019 0 21577
GradientDescentOptimizer设置自适应学习

我正使用TensorFlow来训练一个神经网络。我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下: 问题是我不知道如何为学习速率或衰减值设置更新规则。如何在这里使用自适应学习呢? 最佳解 ...

Fri Dec 28 01:18:00 CST 2018 0 2882
自适应学习调整:AdaDelta

Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超参数 超参数(Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一,因为这些参数不可通过常规方法学习获得。 神经网络经典五大超参数: 学习(Leraning Rate)、权 ...

Sat Aug 29 17:25:00 CST 2015 17 44100
学习 Learning Rate

本文从梯度学习算法的角度中看学习对于学习算法性能的影响,以及介绍如何调整学习的一般经验和技巧。 在机器学习中,监督式学习(Supervised Learning)通过定义一个模型,并根据训练集上的数据估计最优参数。梯度下降法(Gradient Descent)是一个广泛被用来最小化模型误差 ...

Tue Jan 03 19:33:00 CST 2017 0 28451
Tensorflow 自适应学习速率

Tensorflow 自适应学习速率 在模型的初期的时候,往往设置为较大的学习速率比较好,因为距离极值点比较远,较大的学习速率可以快速靠近极值点;而,后期,由于已经靠近极值点,模型快收敛了,此时,采用较小的学习速率较好,较大的学习速率,容易导致在真实极值点附近来回波动,就是无法抵达极值点 ...

Sun Jul 02 21:02:00 CST 2017 0 8485
深度学习: 学习 (learning rate)

Introduction 学习 (learning rate),控制 模型的 学习进度 : lr 即 stride (步长) ,即反向传播算法中的 ηη : ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn 学习大小 ...

Tue Jul 30 23:39:00 CST 2019 0 3406
Dubbo源码学习之-Adaptive自适应扩展

前言 最近三周基本处于9-10-6与9-10-7之间,忙碌的节奏机会丢失了自己。除了之前干施工的那段经历,只看参加软件开发以来,前段时间是最繁忙的了。忙的原因,不是要完成的工作量大, ...

Mon Jul 29 00:21:00 CST 2019 0 552
 
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