原文:Adam算法及相關Adaptive Learning Rate 自適應學習率

目錄 前言 .adagrad .動量 Momentum .RMSProp .Adam 附 基於梯度的優化算法前后關系 附二Gradient Descent補充 前言: https: www.zhihu.com question answer Adam本質上實際是RMSProp 動量。但如果你對隨機梯度下降SGD的知識,以及Adam之前的幾個更新方法一無所知。那么當你看到一個 復雜的 Adam看了 ...

2020-01-07 16:40 0 1827 推薦指數:

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Adam學習衰減(learning rate decay)

目錄 梯度下降法更新參數 Adam 更新參數 Adam + 學習衰減 Adam 衰減的學習 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 如何和學習衰減 ...

Sat Jun 29 01:06:00 CST 2019 0 21577
GradientDescentOptimizer設置自適應學習

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呢? 最佳解 ...

Fri Dec 28 01:18:00 CST 2018 0 2882
自適應學習調整: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(Leraning Rate)、權 ...

Sat Aug 29 17:25:00 CST 2015 17 44100
學習 Learning Rate

本文從梯度學習算法的角度中看學習對於學習算法性能的影響,以及介紹如何調整學習的一般經驗和技巧。 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 ...

Tue Jan 03 19:33:00 CST 2017 0 28451
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 ...

Sun Jul 02 21:02:00 CST 2017 0 8485
深度學習: 學習 (learning rate)

Introduction 學習 (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 學習大小 ...

Tue Jul 30 23:39:00 CST 2019 0 3406
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, ...

Mon Jul 29 00:21:00 CST 2019 0 552
 
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