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 ...
原文：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 . 權重衰減 weight decay L 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，所以權重衰減也叫L 正則化。 . L 正則化與權重衰減系數 L 正則化就是在代價函數后面再加上一個正則化項： 其中代表原始的代價函數，后面那一項就是L 正則化項，它是這樣來的：所有參數w的平方的和，除以訓練集的樣本大小 ...
2019-02-23 15:47 0 3743 推薦指數：
相關推薦
調參過程中的參數 學習率，權重衰減，沖量(learning_rate , weight_decay , momentum)
無論是深度學習還是機器學習，大多情況下訓練中都會遇到這幾個參數，今天依據我自己的理解具體的總結一下，可能會存在錯誤，還請指正. learning_rate , weight_decay , momentum這三個參數的含義. 並附上demo. 我們會使用一個 ...
weight_decay(權重衰減)
權重衰減等價於L2范數正則化。正則化通過為模型損失函數添加懲罰項使得學習的模型參數值較小，是常用的過擬合的常用手段L2范數正則化是在模型原損失函數基礎上添加L2范數懲罰項，其中L2范數懲罰項指的是模型權重參數每個元素的平方和與一個正的常數的乘積。比如，對於線性回歸損失函數 ...
權重衰減（weight decay), L2正則
正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 避免過擬合的方法有很多：early stopping、數據集擴增（Data augmentation）、正則化（Regularization）包括L1、L2（L2 regularization也叫weight decay），dropout。 權重衰減 ...
Pytorch學習筆記09----SGD的參數幾個重要的參數：學習率 (learning rate)、Weight Decay 權值衰減、Momentum 動量
1.學習率 (learning rate) 學習率 (learning rate)，控制模型的學習進度 ： 學習率（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（使用低學習率 ...
權重衰減和學習率衰減
概念 之前一直對“權重衰減”和“學習率衰減”存在誤解，我甚至一度以為它們是同一個東西，以至於使用的時候感覺特別困惑。在優化器中使用了“權重衰減”，竟然發現模型的准確率下降了，假如它們是同一個東西，至少應該是學得慢，而不是學壞了。因此，專門查了一下資料，了解兩者的區別，這篇隨筆做一下記錄 ...
weight decay（權值衰減）、momentum（沖量）和normalization
一、weight decay（權值衰減）的使用既不是為了提高你所說的收斂精確度也不是為了提高收斂速度，其最終目的是防止過擬合。在損失函數中，weight decay是放在正則項（regularization）前面的一個系數，正則項一般指示模型的復雜度，所以weight decay ...
tensorflow機器學習指數衰減學習率的使用tf.train.exponential_decay
訓練神經網絡模型時通常要設置學習率learning_rate，可以直接將其設置為一個常數（通常設置0.01左右），但是用產生過戶學習率會使參數的更新過程顯得很僵硬，不能很好的符合訓練的需要（到后期參數僅需要很小變化時，學習率的值還是原來的值，會造成無法收斂，甚至越來越差的情況），過大無法收斂，過小 ...