調參過程中的參數 學習率，權重衰減，沖量(learning_rate , weight_decay , momentum)
無論是深度學習還是機器學習，大多情況下訓練中都會遇到這幾個參數，今天依據我自己的理解具體的總結一下，可能會存在錯誤，還請指正. learning_rate , weight_decay , momentum這三個參數的含義. 並附上demo. 我們會使用一個 ...
原文：weight decay（權值衰減）、momentum（沖量）和normalization
一 weight decay 權值衰減 的使用既不是為了提高你所說的收斂精確度也不是為了提高收斂速度，其最終目的是防止過擬合。在損失函數中，weight decay是放在正則項 regularization 前面的一個系數，正則項一般指示模型的復雜度，所以weight decay的作用是調節模型復雜度對損失函數的影響，若weight decay很大，則復雜的模型損失函數的值也就大。 二 mome ...
2017-12-07 11:38 0 6125 推薦指數：
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