tensorflow(2):神經網絡優化(loss,learning_rate)
案例: 預測酸奶的日銷量, 由此可以准備產量, 使得損失小(利潤大),假設銷量是y , 影響銷量的有兩個因素x1, x2, 需要預先采集數據,每日的x1,x2和銷量y_, 擬造數據集X,Y_, 假設y ...
原文：TensorFlow使用記錄 (三）： Learning Rate Scheduling
file:tensorflow python training learning rate decay.py 參考：tensorflow中常用學習率更新策略 神經網絡中通過超參數learning rate，來控制每次參數更新的幅度。學習率太小會降低網絡優化的速度，增加訓練時間 學習率太大則可能導致可能導致參數在局部最優解兩側來回振盪，網絡不能收斂。 tensorflow定義了很多的學習率衰減方式： ...
2019-10-04 20:58 0 1039 推薦指數：
相關推薦
Learning rate這件小事
Learning rate這件小事 1. Learning Rate Finder Deep learning models are typically trained by a stochastic gradient descent optimizer. ...
Batchsize與learning rate
https://www.zhihu.com/question/64134994 1、增加batch size會使得梯度更准確，但也會導致variance變小，可能會使模型陷入局部最優； 2、因此增大batch size通常要增大learning rate，比如batch size增大m倍，lr ...
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 ...
Keras 自適應Learning Rate (LearningRateScheduler)
When training deep neural networks, it is often useful to reduce learning rate as the training progresses. This can be done by using pre-defined ...