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 ...
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的參數優化算法。梯度下降法通過多次迭代,並在每一步中最小化成本函數 cost function 來估計模型 ...
2018-09-12 11:03 0 5935 推薦指數:
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 ...
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 ...
經過了2個月對機器學習的了解后。我發現了,機器學習的方向多種多樣。網頁排序。語音識別,圖像識別,推薦系統等。算法也多種多樣。看見其它的書后,我發現除了講到的k均值聚類。貝葉斯,神經網絡,在線學習等等,還有非常多其它的算法。比方說:免疫算法,遺傳算法,主成分分析。蟻群算法 ...
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 ...
1. 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 ...
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 ...
1.流型介紹 流形學習的觀點:認為我們所能觀察到的數據實際上是由一個低維流行映射到高維空間的。由於數據內部特征的限制,一些高維中的數據會產生維度上的冗余,實際上這些數據只要比較低的維度就能唯一的表示。所以直觀上來講,一個流形好比是一個d">𝑑d維的空間,在一個m">𝑚m維的空間中& ...
一、集成學習法 在機器學習的有監督學習算法中,我們的目標是學習出一個穩定的且在各個方面表現都較好的模型,但實際情況往往不這么理想,有時我們只能得到多個有偏好的模型(弱監督模型,在某些方面表現的比較好)。集成學習就是組合這里的多個弱監督模型以期得到一個更好更全面的強監督模型,集成學習潛在的思想 ...