自適應學習率調整：AdaDelta
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 ...
原文：自適應度量學習
為什么學習距離度量 在機器學習中，對高維數據進行降維的主要目的是希望找到一個合適的低維空間，在此空間中進行學習能比原始空間性能更好 事實上，每個空間對應了在樣本屬性上定義的一個距離度量，而尋找合適的空間，實質上就是在尋找一個合適的距離度量 那么，為何不直接嘗試 學習 出一個合適的距離度量呢 這就是度量學習 metric learning 的基本動機 在數據分類或者聚類中我們應該讓相似數據的距離盡可 ...
2019-07-02 20:19 0 567 推薦指數：
相關推薦
[學習筆記]自適應辛普森積分
開計算幾何的坑辣 之前就是一些點、線、面、以及凸包、半平面交、旋轉卡殼 對於面積的並，如果全是矩形，可以矩形面積並，輪廓線全是直線，可以叉積 當遇到非常不規則的圖形組合的時候，如圓弧，就要用到積 ...
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 ...
Dubbo源碼學習之-Adaptive自適應擴展
前言 最近三周基本處於9-10-6與9-10-7之間，忙碌的節奏機會丟失了自己。除了之前干施工的那段經歷，只看參加軟件開發以來，前段時間是最繁忙的了。忙的原因，不是要完成的工作量大， ...
Tensorflow 自適應學習速率
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 ...
Android學習----自適應國際化語言
【前言】 自適應的知識與編程無關，關鍵在於配置文件的修改。自適應的內容包括：語言、屏幕、平台。今天就來說一下如何自適應國際化言。 internationalization （國際化）簡稱：i18n，因為在i和n之間還有18個字符。同理，localization（本地化 ），簡稱 ...
遷移學習及領域自適應 Transfer Learning & Domain Adaptation
文章內容主要整理自Sinno Jialin Pan and Qiang Yang的論文《A survey on transfer Learning》。 1 遷移學習提出的背景及歷史 1.1、遷移學習提出背景 在機器學習、深度學習和數據挖掘的大多數任務中，我們都會假設training ...
ConvR——用於多關系學習的自適應卷積模型
問題提出 針對鏈接預測任務，先前的工作傾向於使用淺層和簡單的模型，如翻譯模型和雙線性模型，但存在表現力差的問題；為了增加模型的表現力，產生了更加深層和復雜模型，如神經網絡架構，但容易過擬合。 接着 ...