學習率 Learning Rate
本文從梯度學習算法的角度中看學習率對於學習算法性能的影響，以及介紹如何調整學習率的一般經驗和技巧。 在機器學習中，監督式學習（Supervised Learning）通過定義一個模型，並根據訓練集上的數據估計最優參數。梯度下降法（Gradient Descent）是一個廣泛被用來最小化模型誤差 ...
原文：學習率(Learning rate)的理解以及如何調整學習率
. 什么是學習率 Learning rate 學習率 Learning rate 作為監督學習以及深度學習中重要的超參，其決定着目標函數能否收斂到局部最小值以及何時收斂到最小值。合適的學習率能夠使目標函數在合適的時間內收斂到局部最小值。 這里以梯度下降為例，來觀察一下不同的學習率對代價函數的收斂過程的影響 這里以代價函數為凸函數為例 ： 回顧一下梯度下降的代碼： repeat theta j t ...
2018-08-13 21:49 0 61653 推薦指數：
相關推薦
深度學習: 學習率 (learning rate)
Introduction 學習率 (learning rate)，控制 模型的 學習進度 ： lr 即 stride (步長) ，即反向傳播算法中的 ηη ： ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn 學習率大小 ...
Adam和學習率衰減（learning rate decay）
目錄 梯度下降法更新參數 Adam 更新參數 Adam + 學習率衰減 Adam 衰減的學習率 References 本文先介紹一般的梯度下降法是如何更新參數的，然后介紹 Adam 如何更新參數，以及 Adam 如何和學習率衰減 ...
機器學習之學習率 Learning Rate
本文從梯度學習算法的角度中看學習率對於學習算法性能的影響，以及介紹如何調整學習率的一般經驗和技巧。 在機器學習中，監督式學習（Supervised Learning）通過定義一個模型，並根據訓練集上的數據估計最優參數。梯度下降法（Gradient Descent）是一個廣泛被用來最小化模型誤差 ...
權重衰減（weight decay）與學習率衰減（learning rate decay）
文章來自Microstrong的知乎專欄，僅做搬運。原文鏈接 1. 權重衰減（weight decay） L2正則化的目的就是為了讓權重衰減到更小的值，在一定程度上減少模型過擬合的問題，所以權重衰 ...
Pytorch:學習率調整
PyTorch學習率調整策略通過torch.optim.lr_scheduler接口實現。PyTorch提供的學習率調整策略分為三大類，分別是: 有序調整：等間隔調整(Step)，按需調整學習率(MultiStep)，指數衰減調整(Exponential)和 余弦退火 ...
Keras學習率調整
Keras提供兩種學習率適應方法，可通過回調函數實現。 1. LearningRateScheduler keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule) 該回調函數是學習率調度器. 參數 schedule：函數，該函 ...
如何更好地調整學習率？
【GiantPandaCV導讀】learning rate對模型調優重要性不言而喻，想到超參數調優第一個可能想到的方法就是網格搜索Grid Search，但是這種方法需要大量的計算資源。之前使用fastai的時候發現其集成了一個功能叫lr_finder(), 可以快速找到合適的學習率，本文就主要 ...