learning rate 学习速率

在具体实践中，可通过查看损失函数值随时间的变化曲线，来判断学习速率的选取是合适的。

合适的学习速率，损失函数随时间下降，直到一个底部不合适的学习速率，损失函数可能会发生震荡。

learning rate 学习速率相关推荐

学习速率 learning rate
学习速率的选取策略运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率 ααα : 如果学习速率太小,则会使收敛过慢. 如果学习速率太大,则会导致代价函数振荡 ...
如何选择梯度下降法中的学习速率α（Gradient Descent Learning Rate Alpha）
梯度下降算法的任务是寻找参数θ,使之能够最小化损失函数. 那么梯度下降法中的学习速率α应该如何选择呢?通常我们画出损失函数随迭代次数增加而变化的曲线. 可能会得到如下的一条曲线,x轴表示迭代次数,y轴 ...
深度学习中的 Batch_Size,以及learning rate参数理解(跑pytorch代码时遇到的问题)
在训练和测试的时候遇到的问题, _error_if_any_worker_fails() RuntimeError: DataLoader worker (pid 25637) is killed b ...
深度学习成长之路（二）学习率（learning rate）的知识汇总
首先是找到的三篇不错的博客,看完收获很多.链接如下: 机器之心学习速率设置指南简书 batchsize和lr的笔记雷锋网抛弃learning rate decay 学习率(learning r ...
如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系？
问题详情: 在深度学习进行分布式训练时,常常采用同步数据并行的方式,也就是采用大的batch size进行训练,但large batch一般较于小的baseline的batch size性能更差,请问 ...
深度学习——学习率衰减(learning rate decay)
学习率衰减(learning rate decay) 为了防止学习率过大,在收敛到全局最优点的时候会来回摆荡,所以要让学习率随着训练轮数不断按指数级下降,收敛梯度下降的学习步长. 学习率衰减可以用以下 ...
深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力避免过拟合的方法有很多:early stopping.数据集扩增(Data augmentation).正则化(Regularization)包括L1.L2(L2 ...
机器学习算法如何调参？这里有一份神经网络学习速率设置指南
作者:Jeremy Jordan,机器之心编译,参与:黄小天.许迪每个机器学习的研究者都会面临调参过程的考验,而在调参过程中,学习速率(learning rate)的调整则又是非常重要的一部分.学习 ...
Paper：论文解读《Adaptive Gradient Methods With Dynamic Bound Of Learning Rate》中国本科生提出AdaBound的神经网络优化算法
Paper:论文解读-<Adaptive Gradient Methods With Dynamic Bound Of Learning Rate>中国本科生(学霸)提出AdaBound的 ...

learning rate 学习速率

learning rate 学习速率相关推荐

最新文章

热门文章