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 ...
論文題目: Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey 論文作者:Lei Zhang 論文鏈接:http: cn.arxiv.org pdf . .pdf 介紹 在很多實際的情況中, 源域 source domain 和目標域 target domain 之間存在: 分布不匹配 distribution mismatch 領域偏移 domain sh ...
2019-03-28 12:26 0 3596 推薦指數:
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 ...
Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超參數 超參數(Hyper-Parameter)是困擾神經網絡訓練的問題之一,因為這些參數不可通過常規方法學習獲得。 神經網絡經典五大超參數: 學習率(Leraning Rate)、權 ...
Tensorflow 自適應學習速率 在模型的初期的時候,往往設置為較大的學習速率比較好,因為距離極值點比較遠,較大的學習速率可以快速靠近極值點;而,后期,由於已經靠近極值點,模型快收斂了,此時,采用較小的學習速率較好,較大的學習速率,容易導致在真實極值點附近來回波動,就是無法抵達極值點 ...
A survey on federated learning Authors Chen Zhang, Yu Xie, Hang Bai, Bin Yu, Weihon ...
2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 張敏靈,周志華 簡單介紹 傳統監督學習主要是單標簽學習,而現實生活中目標樣本往往比較復雜,具有多個語義,含有多個標簽。本綜述主要介紹了多標簽學習的一些相關內容,包括相關 ...
目錄 前言 1.adagrad 2.動量(Momentum) 3.RMSProp 4.Adam 附1 基於梯度的優化算法前后關系 附二 Gra ...
Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 論文地址 DRQN 筆記 DQN 每一個decision time 需要該時刻前4個frame 來獲得完整的狀態信息。但是有的游戲四張圖片也不能獲取完整的狀態信息。所以這篇論文 ...
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning 論文地址: Double-DQN Double Q-learning 筆記 在傳統強化學習領域里面,學者們已經認識到了Q-learning 存在overestimate的問題 ...