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 ...
原文：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 ： n n L n n n L n 學習率大小 學習率 大 學習率 小 學習速度 快 慢 使用時間點 剛開始訓練時 一定輪數過后 副作用 .易損失值爆炸 .易振盪。 .易過擬合 .收斂速度慢。 學習率設置 在訓練過程中，一般根據訓練輪數設置動態變化的學習率。 剛 ...
2019-07-30 15:39 0 3406 推薦指數：
相關推薦
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 ...
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 ...
機器學習之學習率 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 ...
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 ...
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 Gra ...
如何理解深度學習中分布式訓練中large batch size與learning rate的關系
轉自：https://www.zhihu.com/people/xutan 最近在進行多GPU分布式訓練時，也遇到了large batch與learning rate的理解調試問題，相比baseline的batch size，多機同步並行（之前有答案是介紹同步並行的通信框架NCCL（譚旭 ...
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 ...