tensorflow設置不同層不同學習率
1.先輸出層的參數變量 train_op1 = GradientDescentOptimizer(0.00001).minimize(loss, var_list=var1) 優化 ...
原文：如何設置學習率
學習率的調整 從梯度下降算法的角度來說，通過選擇合適的學習率，可以使梯度下降法得到更好的性能。學習率，即參數到達最優值過程的速度快慢，如Andrew Ng的Stanford公開課程所說，假如你從山峰的最高點根據梯度下降法尋找最優值，當你學習率過大，即下降的快，步子大，那么你很可能會在某一步跨過最優值，當你學習率過小時，每次下降一厘米，這將走到何年何月呀，用術語來說就是，長時間無法收斂。因此，學習率 ...
2018-09-27 17:59 0 3475 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow中設置學習率的方式
上文深度神經網絡中各種優化算法原理及比較中介紹了深度學習中常見的梯度下降優化算法；其中，有一個重要的超參數——學習率\(\alpha\)需要在訓練之前指定，學習率設定的重要性不言而喻：過小的學習率會降低網絡優化的速度，增加訓練時間；而過大的學習率則可能導致最后的結果不會收斂，或者在一個較大 ...
pytorch 不同學習率設置方法
最近注意到在一些caffe模型中，偏置項的學習率通常設置為普通層的兩倍。具體原因可以參考(https://datascience.stackexchange.com/questions/23549 ...
GradientDescentOptimizer設置自適應學習率
我正使用TensorFlow來訓練一個神經網絡。我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下： 問題是我不知道如何為學習速率或衰減值設置更新規則。如何在這里使用自適應學習率呢？ 最佳解 ...
什么是學習率？
什么是學習率？ 學習率是指導我們，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 學習率對損失值甚至深度網絡的影響？ 學習率如果過大，可能會使損失函數 ...
Tensorflow 之finetune微調模型方法&&不同層上設置不同的學習率
在不同層上設置不同的學習率，fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune ...
調參深度解析——學習率設置原則
學習率設置原則（在這主要以遷移學習為主）： 由於模型已經在原始數據上收斂，所以應該設置較小學習率，在新數據上微調。若非遷移學習則先將學習率設置在0.01~0.001為宜，一定輪數之后再逐漸減緩，接近訓練結束學習率的衰減應在100倍以上。 目標函數損失值 曲線（理想狀態應該為綠色滑梯式下降曲線 ...
學習率設置&&訓練模型之loss曲線滑動平均
tensorflow中學習率、過擬合、滑動平均的學習 tensorflow中常用學習率更新策略 TensorFlow學習－－學習率衰減/learning rate decay 分段常數衰減 分段常數衰減是在事先定義好的訓練次數區間上，設置不同的學習率常數。剛開始學習 ...