在不同層上設置不同的學習率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
.先輸出層的參數變量 train op GradientDescentOptimizer . .minimize loss, var list var 優化方法可以修改 train op GradientDescentOptimizer . .minimize loss, var list var train op tf.group train op , train op .利用預訓練好的模型進 ...
2017-05-16 15:36 0 5342 推薦指數:
在不同層上設置不同的學習率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
最近注意到在一些caffe模型中,偏置項的學習率通常設置為普通層的兩倍。具體原因可以參考(https://datascience.stackexchange.com/questions/23549 ...
上文深度神經網絡中各種優化算法原理及比較中介紹了深度學習中常見的梯度下降優化算法;其中,有一個重要的超參數——學習率\(\alpha\)需要在訓練之前指定,學習率設定的重要性不言而喻:過小的學習率會降低網絡優化的速度,增加訓練時間;而過大的學習率則可能導致最后的結果不會收斂,或者在一個較大 ...
在神經網絡中,廣泛的使用反向傳播和梯度下降算法調整神經網絡中參數的取值。 梯度下降和學習率: 假設用 θ 來表示神經網絡中的參數, J(θ) 表示在給定參數下訓練數據集上損失函數的大小。 那么整個優化過程就是尋找一個參數θ, 使得J(θ) 的值 ...
ref: https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/108491755 在設置optimizer時, 只需要參數分為兩個部分, 並分別給定不同的學習率lr。 需要注意的是沒有單獨設置如果params中沒有單獨加上"lr ...
Tensorflow實現各種學習率衰減 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 學習率衰減(learning rate decay) 加快學習算法的一個辦法就是隨時間慢慢減少 ...
學習率的調整 從梯度下降算法的角度來說,通過選擇合適的學習率,可以使梯度下降法得到更好的性能。學習率,即參數到達最優值過程的速度快慢,如Andrew Ng的Stanford公開課程所說,假如你從山峰的最高點根據梯度下降法尋找最優值,當你學習率過大,即下降的快,步子大,那么你很可能會在某一步跨過 ...
在tf1.0中,對卷積層重新進行了封裝,比原來版本的卷積層有了很大的簡化。 一、舊版本(1.0以下)的卷積函數:tf.nn.conv2d 該函數定義在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py。 參數: input: 一個4維 ...