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 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，所以權重衰減也叫L2正則化。 1.1 L2正則化與權重衰減系數 L2正則化就是在代價函數后面再加上 ...
原文：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 如何和學習率衰減結合。 梯度下降法更新參數 梯度下降法參數更新公式： theta t theta t eta cdot nabla J theta t 其中， eta 是學習率， theta ...
2019-06-28 17:06 0 21577 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 ...
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 ...
學習率 Learning Rate
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 ...
pytorch learning rate decay
關於learning rate decay的問題，pytorch 0.2以上的版本已經提供了torch.optim.lr_scheduler的一些函數來解決這個問題。 我在迭代的時候使用的是下面的方法。 classtorch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR ...
Adam算法及相關Adaptive Learning Rate 自適應學習率
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 Gradient Descent補充 前言： https ...
深度學習: 學習率 (learning rate)
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 ...
學習率(Learning rate)的理解以及如何調整學習率
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 ...