最近看北京大學曹建老師的TensorFlow搭建神經網絡，在指數衰減學習率中，了解到指數衰減學習率的強大。由此寫一些自己在學習中的感悟和啟發。 大家都知道在設定學習率時，如果偏大會發生動盪不收斂，如果偏小則收斂速度慢。那么有沒有一個好的方法可以讓可以讓學習率變化，並隨着訓練輪數由大到小進行 ...

概念 之前一直對“權重衰減”和“學習率衰減”存在誤解，我甚至一度以為它們是同一個東西，以至於使用的時候感覺特別困惑。在優化器中使用了“權重衰減”，竟然發現模型的准確率下降了，假如它們是同一個東西，至少應該是學得慢，而不是學壞了。因此，專門查了一下資料，了解兩者的區別，這篇隨筆做一下記錄 ...

1.介紹 轉自：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 在訓練到一定階段后，學習率可能會產生震盪，但是一開始用小的學習率的話，訓練速度會很慢。 學習率衰減（learning rate ...

訓練太慢。 所以我們通常會采用指數衰減學習率來優化這個問題，exponential_decay可以通 ...

1.神經網絡復雜度（空間復雜度+時間復雜度） 空間復雜度 空間復雜度用神經網絡層數和神經網絡中待優化參數的個數表示 我們計算神經網絡層數時，只統計具有運算能力的層，輸入層僅把數據傳輸過 ...

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 ...

前言 今天用到了PyTorch里的CosineAnnealingLR，也就是用余弦函數進行學習率的衰減。 下面講講定義CosineAnnealingLR這個類的對象時輸入的幾個參數是什么，代碼示例就不放了。 正文 optimizer 需要進行學習率衰減的優化器變量 ...

在之前的幾個例子中都出現了如上代碼。 這個優化算法的參數就是學習效率。那么這個學習效率是什么意思，到底取什么樣的值比較好呢？ 之前已經講過，優化算法會反向修改函數中設置為Variable的變量值，使得誤差逐步縮小。而這里的學習效率就是Variable更新變化的幅度 ...