原文:sgd學習率選擇問題

關於使用SGD時如何選擇初始的學習率 這里SGD是指帶動量的SGD,momentum . : 訓練一個epoch,把學習率從一個較小的值 上升到一個較大的值 ,畫出學習率 取log 和經過平滑后的loss的曲線,根據曲線來選擇合適的初始學習率。 從上圖可以看出學習率和loss之間的關系,最曲線的最低點的學習率已經有了使loss上升的趨勢,曲線的最低點不選。最低點左邊的點都是可供選擇的點,但是選擇太 ...

2018-07-17 21:54 0 4408 推薦指數:

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學習衰減問題

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

Thu Jan 07 20:02:00 CST 2021 0 313
Pytorch學習筆記09----SGD的參數幾個重要的參數:學習 (learning rate)、Weight Decay 權值衰減、Momentum 動量

1.學習 (learning rate) 學習 (learning rate),控制模型的學習進度 : 學習(Learning Rate,常用η表示。)是一個超參數,考慮到損失梯度,它控制着我們在多大程度上調整網絡的權重。值越低,沿着向下的斜率就越慢。雖然這可能是一個好主意(使用低學習 ...

Fri Jul 31 01:04:00 CST 2020 0 3259
深度學習優化算法總結——從SGD到Adam

本文參考自:SGD、Momentum、RMSprop、Adam區別與聯系 上一篇博客總結了一下隨機梯度下降、mini-batch梯度下降和batch梯度下降之間的區別,這三種都屬於在Loss這個level的區分,並且實際應用中也是mini-batch梯度下降應用的比較多。為了在實際應用中彌補這種 ...

Mon Jul 13 06:35:00 CST 2020 0 609
深度學習筆記之【隨機梯度下降(SGD)】

隨機梯度下降 幾乎所有的深度學習算法都用到了一個非常重要的算法:隨機梯度下降(stochastic gradient descent,SGD) 隨機梯度下降是梯度下降算法的一個擴展 機器學習中一個反復出現的問題: ​ 好的泛化需要大的訓練集,但是大的訓練集的計算代價也更大 ...

Tue Mar 26 07:34:00 CST 2019 0 1715
什么是學習

什么是學習學習是指導我們,在梯度下降法中,如何使用損失函數的梯度調整網絡權重的超參數。 new_weight = old_weight - learning_rate * gradient 學習對損失值甚至深度網絡的影響? 學習如果過大,可能會使損失函數 ...

Tue Mar 29 23:56:00 CST 2022 0 998
簡單線性回歸問題的優化(SGD)R語言

本編博客繼續分享簡單的機器學習的R語言實現。 今天是關於簡單的線性回歸方程問題的優化問題 常用方法,我們會考慮隨機梯度遞降,好處是,我們不需要遍歷數據集中的所有元素,這樣可以大幅度的減少運算量。 具體的算法參考下面: 首先我們先定義我們需要的參數的Notation 上述算法中 ...

Mon Sep 17 03:25:00 CST 2018 0 916
 
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