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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变化。 答案是有的:指数衰减学习率可以做到。 先给出它的公式 枯燥的 :learning rate learn ...
2020-07-29 11:00 0 1146 推荐指数:
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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 ...
Tensorflow实现各种学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少 ...
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Variable的变量值,使得误差逐步缩小。而这里的学习效率就是Variable更新变化的幅度 ...
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 ...
概念 之前一直对“权重衰减”和“学习率衰减”存在误解,我甚至一度以为它们是同一个东西,以至于使用的时候感觉特别困惑。在优化器中使用了“权重衰减”,竟然发现模型的准确率下降了,假如它们是同一个东西,至少应该是学得慢,而不是学坏了。因此,专门查了一下资料,了解两者的区别,这篇随笔做一下记录 ...
神经网络的复杂度 1.空间复杂度 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总w + 总b 2.时间复杂度 乘加运算次数 = 总w 指数衰减学习率 学习率lr表征了参数每次更新的幅度,设置过小,参数更新会很慢,设置过大,参数不容易收敛 ...
1.介绍 转自:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 在训练到一定阶段后,学习率可能会产生震荡,但是一开始用小的学习率的话,训练速度会很慢。 学习率衰减(learning rate ...