tensorflow機器學習指數衰減學習率的使用tf.train.exponential_decay
訓練太慢。 所以我們通常會采用指數衰減學習率來優化這個問題，exponential_decay可以通 ...
原文：tensorflow之tf.train.exponential_decay()指數衰減法
exponential decay learning rate, global steps, decay steps, decay rate, staircase False, name None 使用方式： tf.tf.train.exponential decay 例子： tf.train.exponential decay self.config.e lr, self.e global st ...
2019-07-06 22:28 0 729 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow 的學習效率的指數衰減法
在之前的幾個例子中都出現了如上代碼。 這個優化算法的參數就是學習效率。那么這個學習效率是什么意思，到底取什么樣的值比較好呢？ 之前已經講過，優化算法會反向修改函數中設置為Var ...
TensorFlow學習筆記之tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=decay, num_updates=num_updates)類的理解
神經網絡訓練一個模型的過程中，對於每一次參數的更新可以增加一個trick，即對參數進行滑動平均更新，即moving average，會對模型的訓練有益。參照源碼的一句說法：When training ...
TensorFlow篇之指數衰減學習率
最近看北京大學曹建老師的TensorFlow搭建神經網絡，在指數衰減學習率中，了解到指數衰減學習率的強大。由此寫一些自己在學習中的感悟和啟發。 大家都知道在設定學習率時，如果偏大會發生動盪不收斂，如果偏小則收斂速度慢。那么有沒有一個好的方法可以讓可以讓學習率變化，並隨着訓練輪數由大到小進行 ...
tensorflow tf.train.Supervisor作用
tf.train.Supervisor可以簡化編程,避免顯示地實現restore操作.通過一個例子看. 這段代碼是對tensorflow官網上的demo做一個微小的改動.如果模型已經存在,就先讀取模型接着訓練.tf.train.Supervisor可以簡化這個步驟.看下面的代碼. sv ...
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 ...
tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函數（轉）
tensorflow數據讀取機制 tensorflow中為了充分利用GPU，減少GPU等待數據的空閑時間，使用了兩個線程分別執行數據讀入和數據計算。 具體來說就是使用一個線程源源不斷的將硬盤中的圖片數據讀入到一個內存隊列中，另一個線程負責計算任務，所需數據直接從內存隊列中獲取。 tf ...
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 ...