我正使用TensorFlow來訓練一個神經網絡。我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下: 問題是我不知道如何為學習速率或衰減值設置更新規則。如何在這里使用自適應學習率呢? 最佳解 ...
Tensorflow 自適應學習速率 在模型的初期的時候,往往設置為較大的學習速率比較好,因為距離極值點比較遠,較大的學習速率可以快速靠近極值點 而,后期,由於已經靠近極值點,模型快收斂了,此時,采用較小的學習速率較好,較大的學習速率,容易導致在真實極值點附近來回波動,就是無法抵達極值點。 在tensorflow中,提供了一個較為友好的API, tf.train.exponential decay ...
2017-07-02 13:02 0 8485 推薦指數:
我正使用TensorFlow來訓練一個神經網絡。我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下: 問題是我不知道如何為學習速率或衰減值設置更新規則。如何在這里使用自適應學習率呢? 最佳解 ...
Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超參數 超參數(Hyper-Parameter)是困擾神經網絡訓練的問題之一,因為這些參數不可通過常規方法學習獲得。 神經網絡經典五大超參數: 學習率(Leraning Rate)、權 ...
論文題目:《Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey》 論文作者:Lei Zhang 論文鏈接:http://cn.arxiv.org/pdf/1 ...
目錄 前言 1.adagrad 2.動量(Momentum) 3.RMSProp 4.Adam 附1 基於梯度的優化算法前后關系 附二 Gra ...
領域適應學習(domain adaptation) 問題來源:在經典的機器學習中,我們往往假設訓練集和測試集分布一致,但是在實際的問題中,測試環境往往與訓練的數據有較大的差異,出現過擬合問題:在訓練集上訓練結構較好,但是在測試集上的效果不好,因此出現了遷移學習技術。 分布不一致的理解 ...
為什么學習距離度量? 在機器學習中,對高維數據進行降維的主要目的是希望找到一個合適的低維空間,在此空間中進行學習能比原始空間性能更好.事實上,每個空間對應了在樣本屬性上定義的一個距離度量,而尋找合適的空間,實質上就是在尋找一個合適的距離度量.那么,為何不直接嘗試“ 學習” 出一個合適的距離度量 ...
,特別是分步訓練時會導致顯存溢出,導致程序崩潰。可以使用自適應配置來調整顯存的使用情況。 一、Tenso ...
1. 按比例 or 2.按需求增長 or ...