滑動平均模型
轉自 某大佬的公眾號 為什么要使用滑動平均模型？ 通過使用滑動平均我們可以使神經網絡模型在測試數據上更健壯，在使用隨機梯度下降算法訓練神經網絡時，通過滑動平均模型可以在一定程度上提高最終模型在測試數據上的表現： 它通過控制衰減率(decay)來控制參數更新前后之間的差距，從而達到減緩參數 ...
原文：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。剛開始學習率大一些，之后越來越小，區間的設置需要根據樣本量調整，一般樣本量越大區間間隔應該越小。tf中定義了tf.train.piecewise ...
2019-01-01 20:07 0 1780 推薦指數：
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