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  • 学习率

    千次阅读 2019-03-09 10:04:12
    学习率 学习率(learning_rate):表示了每次参数更新的幅度大小。 学习率过大:会导致待优化的参数在最小值附近进行波动; 学习率过小:会导致待优化参数收敛的速度慢 参数更新 在训练过程中,参数更新向着损失...

    学习率

    学习率(learning_rate):表示了每次参数更新的幅度大小。

    学习率过大:会导致待优化的参数在最小值附近进行波动;

    学习率过小:会导致待优化参数收敛的速度慢

    参数更新

    在训练过程中,参数更新向着损失函数梯度下降的方向

                                                          W_{n+1} = W_{n} - learningrate* \bigtriangledown

     其中 \bigtriangledown:是梯度,就是损失函数loss的导数

    学习率的设置

    一般情况下,学习学习都是根据经验,设置一个较小的定值

    指数衰减学习率

    指数衰减学习率:学习率随着训练轮数变化而动态更新。

    在TensorFlow中,通过tf.train.exponential_decay()实现。

    exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate,
                          staircase=False, name=None):
    
    '''
    Args:
        learning_rate: A scalar `float32` or `float64` `Tensor` or a
          Python number.  The initial learning rate.
        global_step: A scalar `int32` or `int64` `Tensor` or a Python number.
          Global step to use for the decay computation.  Must not be negative.
        decay_steps: A scalar `int32` or `int64` `Tensor` or a Python number.
          Must be positive.  See the decay computation above.
        decay_rate: A scalar `float32` or `float64` `Tensor` or a
          Python number.  The decay rate.
        staircase: Boolean.  If `True` decay the learning rate at discrete intervals
        name: String.  Optional name of the operation.  Defaults to
          'ExponentialDecay'.
    
      Returns:
        A scalar `Tensor` of the same type as `learning_rate`.  The decayed
        learning rate.
    '''

    其中:

    learning_rate :学习率的初始值

    global_step :记录训练的次数

    decay_steps :学习率衰减速度,通常为 = 总样本数/BATCH_SIZE

    decay_rate :学习衰减系数

    staircase :如果为真,学习成阶梯型下降

    decay_steps 和decay_rate 通常都是经验之谈。

    #step0 准备工作
    import tensorflow as tf
    import os
    import numpy as np
    
    os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2"  # 忽略tensorflow警告信息
    
    learning_rate_base = 0.1
    learning_rate_decay = 0.99
    learning_rate_step = 1
    STEPS = 40
    global_step = tf.Variable(0,trainable=False)
    
    #step1 前向传播
    learning_rate = tf.train.exponential_decay(learning_rate_base,
                                               global_step,
                                               learning_rate_step,
                                               learning_rate_decay,
                                               staircase=True)
    w = tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32)) #赋初值5
    
    #step2 反向传播
    loss = tf.square(w+1) #直接从loss开始,这里没有数据集和标签
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss,global_step=global_step)
    
    #step3 循环迭代
    with tf.Session() as sess:
        init_op = tf.global_variables_initializer()
        sess.run(init_op)
        for i in range(STEPS):
            sess.run(train_step)
            v_learning_rate=sess.run(learning_rate)
            print("step:%d,learining_rate:%g,loss:%g,w:%g" % (i,v_learning_rate,sess.run(loss),sess.run(w)))
        print('final w:',sess.run(w))

    运行效果

    step:0,learining_rate:0.099,loss:23.04,w:3.8
    step:1,learining_rate:0.09801,loss:14.8194,w:2.8496
    step:2,learining_rate:0.0970299,loss:9.57903,w:2.095
    step:3,learining_rate:0.0960596,loss:6.22196,w:1.49439
    step:4,learining_rate:0.095099,loss:4.06089,w:1.01517
    step:5,learining_rate:0.094148,loss:2.66305,w:0.631886
    step:6,learining_rate:0.0932065,loss:1.75459,w:0.324608
    step:7,learining_rate:0.0922745,loss:1.1614,w:0.0776838
    step:8,learining_rate:0.0913517,loss:0.772287,w:-0.121202
    step:9,learining_rate:0.0904382,loss:0.515867,w:-0.281761
    step:10,learining_rate:0.0895338,loss:0.346128,w:-0.411674
    step:11,learining_rate:0.0886385,loss:0.233266,w:-0.517024
    step:12,learining_rate:0.0877521,loss:0.157891,w:-0.602644
    step:13,learining_rate:0.0868746,loss:0.107334,w:-0.672382
    step:14,learining_rate:0.0860058,loss:0.0732756,w:-0.729305
    step:15,learining_rate:0.0851458,loss:0.0502352,w:-0.775868
    step:16,learining_rate:0.0842943,loss:0.0345827,w:-0.814036
    step:17,learining_rate:0.0834514,loss:0.0239051,w:-0.845387
    step:18,learining_rate:0.0826169,loss:0.0165914,w:-0.871193
    step:19,learining_rate:0.0817907,loss:0.0115614,w:-0.892476
    step:20,learining_rate:0.0809728,loss:0.00808834,w:-0.910065
    step:21,learining_rate:0.0801631,loss:0.00568072,w:-0.924629
    step:22,learining_rate:0.0793614,loss:0.0040052,w:-0.936713
    step:23,learining_rate:0.0785678,loss:0.00283467,w:-0.946758
    step:24,learining_rate:0.0777822,loss:0.00201381,w:-0.955125
    step:25,learining_rate:0.0770043,loss:0.00143599,w:-0.962106
    step:26,learining_rate:0.0762343,loss:0.00102774,w:-0.967942
    step:27,learining_rate:0.075472,loss:0.000738235,w:-0.97283
    step:28,learining_rate:0.0747172,loss:0.000532191,w:-0.976931
    step:29,learining_rate:0.0739701,loss:0.000385019,w:-0.980378
    step:30,learining_rate:0.0732304,loss:0.000279526,w:-0.983281
    step:31,learining_rate:0.0724981,loss:0.000203643,w:-0.98573
    step:32,learining_rate:0.0717731,loss:0.000148869,w:-0.987799
    step:33,learining_rate:0.0710553,loss:0.000109198,w:-0.98955
    step:34,learining_rate:0.0703448,loss:8.03662e-05,w:-0.991035
    step:35,learining_rate:0.0696413,loss:5.93437e-05,w:-0.992297
    step:36,learining_rate:0.0689449,loss:4.39641e-05,w:-0.993369
    step:37,learining_rate:0.0682555,loss:3.26757e-05,w:-0.994284
    step:38,learining_rate:0.0675729,loss:2.43633e-05,w:-0.995064
    step:39,learining_rate:0.0668972,loss:1.82229e-05,w:-0.995731
    final w: -0.9957312

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  • TensorFlow中学习率

    万次阅读 2020-04-28 05:55:58
    学习率 学习率属于超参数。学习率决定梯度下降速度的快慢,学习率越大,速度越快;学习率越小,速度越慢。如果学习率过大,很可能会越过最优值;反而如果学习率过小,优化的效率可能过低,长时间算法无法收敛。所以...

    学习率

    学习率属于超参数。学习率决定梯度下降速度的快慢,学习率越大,速度越快;学习率越小,速度越慢。如果学习率过大,很可能会越过最优值;反而如果学习率过小,优化的效率可能过低,长时间算法无法收敛。所以学习率对于算法性能的表现至关重要。

     

     

     

    指数衰减学习率

     

    指数衰减学习率是在学习率的基础上增加了动态变化的机制,会随着梯度下降变化而动态变化

     

    tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None)

     

    • learn_rate:事先设定的初始学习率
    • global_step:训练轮数
    • decay_steps:衰减速度。staircase=True:代表了完整的使用一遍训练数据所需要的迭代轮数(=总训练样本数/每个batch中的训练样本数)
    • decay_rate:衰减系数
    • staircase:默认为False,此时学习率随迭代轮数的变化是连续的(指数函数);为 True 时,global_step/decay_steps 会转化为整数,此时学习率便是阶梯函数

    步骤:

    1. 首先使用较大学习率(目的:为快速得到一个比较优的解);
    2. 然后通过迭代逐步减小学习率(目的:为使模型在训练后期更加稳定);

    模板:

    
    global_step = tf.Variable(0)
    
     
    
    learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 1, 0.96, staircase=True)     #生成学习率
    
     
    
    learning_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(....., global_step=global_step)  #使用指数衰减学习率
    

     

    实例代码:

    TRAINING_STEPS = 100
    global_step = tf.Variable(0)
    LEARNING_RATE = tf.train.exponential_decay(
        0.1, global_step, 1, 0.96, staircase=True)
    
    x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x")
    y = tf.square(x)
    train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(
        y, global_step=global_step)
    
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        for i in range(TRAINING_STEPS):
            sess.run(train_op)
            if i % 10 == 0:
                LEARNING_RATE_value = sess.run(LEARNING_RATE)
                x_value = sess.run(x)
                print("After %s iteration(s): x%s is %f, learning rate is %f." %
                      (i + 1, i + 1, x_value, LEARNING_RATE_value))

     

    关于global_step的探究:

    • global_step - 用于衰减计算的全局步骤。 一定不为负数。
    • 喂入一次 BACTH_SIZE 计为一次 global_step
    • 每间隔decay_steps次更新一次learning_rate值

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • Keras学习率调整

    万次阅读 多人点赞 2018-03-27 12:20:25
    Keras提供两种学习率适应方法,可通过回调函数实现。 1. LearningRateScheduler keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule) 该回调函数是学习率调度器. 参数 schedule:函数,该函数以epoch号为参数...

    Keras提供两种学习率适应方法,可通过回调函数实现。

    1. LearningRateScheduler

    keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule)

    该回调函数是学习率调度器.

    参数

    • schedule:函数,该函数以epoch号为参数(从0算起的整数),返回一个新学习率(浮点数)

    代码

    import keras.backend as K
    from keras.callbacks import LearningRateScheduler
    
    def scheduler(epoch):
        # 每隔100个epoch,学习率减小为原来的1/10
        if epoch % 100 == 0 and epoch != 0:
            lr = K.get_value(model.optimizer.lr)
            K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.1)
            print("lr changed to {}".format(lr * 0.1))
        return K.get_value(model.optimizer.lr)
    
    reduce_lr = LearningRateScheduler(scheduler)
    model.fit(train_x, train_y, batch_size=32, epochs=300, callbacks=[reduce_lr])

    2. ReduceLROnPlateau

    keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)

    当评价指标不在提升时,减少学习率

    当学习停滞时,减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况,如果在patience个epoch中看不到模型性能提升,则减少学习率

    参数

    • monitor:被监测的量
    • factor:每次减少学习率的因子,学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
    • patience:当patience个epoch过去而模型性能不提升时,学习率减少的动作会被触发
    • mode:‘auto’,‘min’,‘max’之一,在min模式下,如果检测值触发学习率减少。在max模式下,当检测值不再上升则触发学习率减少。
    • epsilon:阈值,用来确定是否进入检测值的“平原区”
    • cooldown:学习率减少后,会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
    • min_lr:学习率的下限

     代码

    from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
    reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', patience=10, mode='auto')
    model.fit(train_x, train_y, batch_size=32, epochs=300, validation_split=0.1, callbacks=[reduce_lr])
    

     

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  • PyTorch学习之六个学习率调整策略

    万次阅读 多人点赞 2018-12-24 22:06:38
    PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火...

    PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是

    a. 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。
    b. 自适应调整:自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。
    c. 自定义调整:自定义调整学习率 LambdaLR。

    1 等间隔调整学习率 StepLR

    等间隔调整学习率,调整倍数为 gamma 倍,调整间隔为 step_size。间隔单位是step。需要注意的是, step 通常是指 epoch,不要弄成 iteration 了。

    torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)
    

    参数:

    step_size(int)- 学习率下降间隔数,若为 30,则会在 30、 60、 90…个 step 时,将学习率调整为 lr*gamma。
    gamma(float)- 学习率调整倍数,默认为 0.1 倍,即下降 10 倍。
    last_epoch(int)- 上一个 epoch 数,这个变量用来指示学习率是否需要调整。当last_epoch 符合设定的间隔时,就会对学习率进行调整。当为-1 时,学习率设置为初始值。

    2 按需调整学习率 MultiStepLR

    按设定的间隔调整学习率。这个方法适合后期调试使用,观察 loss 曲线,为每个实验定制学习率调整时机。

    torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)
    

    参数:

    milestones(list)- 一个 list,每一个元素代表何时调整学习率, list 元素必须是递增的。如 milestones=[30,80,120]
    gamma(float)- 学习率调整倍数,默认为 0.1 倍,即下降 10 倍。

    3 指数衰减调整学习率 ExponentialLR

    按指数衰减调整学习率,调整公式: lr=lrgammaepochlr = lr * gamma**epoch

    torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1)
    

    参数:

    gamma- 学习率调整倍数的底,指数为 epoch,即 gamma**epoch

    4 余弦退火调整学习率 CosineAnnealingLR

    以余弦函数为周期,并在每个周期最大值时重新设置学习率。以初始学习率为最大学习率,以 2Tmax2*Tmax 为周期,在一个周期内先下降,后上升。

    torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1)
    

    参数:

    T_max(int)- 一次学习率周期的迭代次数,即 T_max 个 epoch 之后重新设置学习率。
    eta_min(float)- 最小学习率,即在一个周期中,学习率最小会下降到 eta_min,默认值为 0。

    5 自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau

    当某指标不再变化(下降或升高),调整学习率,这是非常实用的学习率调整策略。
    例如,当验证集的 loss 不再下降时,进行学习率调整;或者监测验证集的 accuracy,当accuracy 不再上升时,则调整学习率。

    torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08)
    

    参数:

    mode(str)- 模式选择,有 min 和 max 两种模式, min 表示当指标不再降低(如监测loss), max 表示当指标不再升高(如监测 accuracy)。
    factor(float)- 学习率调整倍数(等同于其它方法的 gamma),即学习率更新为 lr = lr * factor
    patience(int)- 忍受该指标多少个 step 不变化,当忍无可忍时,调整学习率。
    verbose(bool)- 是否打印学习率信息, print(‘Epoch {:5d}: reducing learning rate of group {} to {:.4e}.’.format(epoch, i, new_lr))
    threshold_mode(str)- 选择判断指标是否达最优的模式,有两种模式, rel 和 abs。
    当 threshold_mode == rel,并且 mode == max 时, dynamic_threshold = best * ( 1 +threshold );
    当 threshold_mode == rel,并且 mode == min 时, dynamic_threshold = best * ( 1 -threshold );
    当 threshold_mode == abs,并且 mode== max 时, dynamic_threshold = best + threshold ;
    当 threshold_mode == rel,并且 mode == max 时, dynamic_threshold = best - threshold;

    threshold(float)- 配合 threshold_mode 使用。
    cooldown(int)- “冷却时间“,当调整学习率之后,让学习率调整策略冷静一下,让模型再训练一段时间,再重启监测模式。
    min_lr(float or list)- 学习率下限,可为 float,或者 list,当有多个参数组时,可用 list 进行设置。
    eps(float)- 学习率衰减的最小值,当学习率变化小于 eps 时,则不调整学习率。

    6 自定义调整学习率 LambdaLR

    为不同参数组设定不同学习率调整策略。调整规则为,

    lr=base_lrlmbda(self.last_epoch)lr = base\_lr *lmbda(self.last\_epoch)

    fine-tune 中十分有用,我们不仅可为不同的层设定不同的学习率,还可以为其设定不同的学习率调整策略。

    torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1)
    

    参数:

    lr_lambda(function or list)- 一个计算学习率调整倍数的函数,输入通常为 step,当有多个参数组时,设为 list。

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  • 深度学习: 学习率 (learning rate)

    万次阅读 多人点赞 2018-02-02 22:31:40
    学习率 (learning rate),控制 模型的 学习进度 : 学习率大小 学习率学习率 小 学习速度 快 慢 使用时间点 刚开始训练时 一定轮数过后 副作用 1.易损失值爆炸;2.易振荡。 1.易过...
  • 本文转载关于pytorch优化器学习率学习率衰减的文章: https://blog.csdn.net/ys1305/article/details/94332643 pytorch优化器API和学习率以及学习衰减率API。 ...
  • 学习率的作用,学习率衰减,函数

    千次阅读 2019-05-05 16:14:31
    1.学习率的作用 2.学习率衰减常用参数有哪些 3.常见衰减函数 3.1分段常数衰减 3.2指数衰减 3.3自然指数衰减 3.4多项式衰减 3.5余弦衰减 1.学习率的作用 ​ 梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的...
  • PyTorch:学习率

    千次阅读 2020-10-21 00:17:08
    学习率衰减 import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler # 训练前的初始化 optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) #学习率衰减 scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer...
  • torch.optim.lr_scheduler:调整学习率

    万次阅读 多人点赞 2019-11-13 10:13:18
    本文是笔者在学习cycleGAN的代码时,发现其实现了根据需求选择不同调整学习率方法的策略,遂查资料了解pytorch各种调整学习率的方法。主要参考:...
  • 学习率衰减

    千次阅读 2017-12-17 11:08:49
    在使用SGD训练神经网络时,一般需要调整学习率,随着epoch的增加,使得学习率不断衰减。 原因如下: 1.如果学习率太大,容易发生震荡,需要调小学习率 2.如果学习率太小,则训练时间过长。 所以,可以在开始时...
  • 学习率退火

    千次阅读 2018-02-21 00:02:47
    在训练神经网络时,一般情况下学习率都会随着训练而变化,这主要是由于,在神经网络训练的后期,如果学习率过高,会造成loss的振荡,但是如果学习率减小的过快,又会造成收敛变慢的情况。因此,如何调整学习率也是一...
  • PyTorch学习之学习率调整策略 PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是: a. 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数...
  • Warmup预热学习率

    万次阅读 多人点赞 2019-08-16 00:55:34
    学习率是神经网络训练中最重要的超参数之一,针对学习率的优化方式很多,Warmup是其中的一种 (一)什么是Warmup? Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法,它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率,...
  • 1. 什么是学习率(Learning rate)?   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛...
  • 深度学习之自适应学习率算法

    万次阅读 2018-06-08 18:29:07
    前言 神经网络研究员早就意识到学习率肯定是难以设置的超参数之一,因为它...如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对齐的,那么每个参数设置不同的学习率,在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理的。Delta-b...
  • 机器学习--学习率

    千次阅读 2017-04-14 09:20:03
    本文从梯度学习算法的角度中看学习率对于学习算法性能的影响,以及介绍如何调整学习率的一般经验和技巧。 在机器学习中,监督式学习(Supervised Learning)通过定义一个模型,并根据训练集上的数据估计最优参数...
  • YOLOv3学习率

    千次阅读 2019-10-21 08:55:27
    YOLOv3官方版本的学习率配置信息在模型配置文件 *.cfg file 中: learning_rate: 标准学习率 burn_in: 学习率从 0 上升到 learning_rate 的 batch 数目 max_batches: 需要进行训练的 batch 数目 policy: 学习率...
  • 学习率调整

    千次阅读 2018-07-18 10:16:06
    学习率是深度学习中的一个重要的超参,如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。在通过SGD求解问题的极小值时,梯度不能太大,也不能太小。太大容易出现超调现象,即在极值点两端不断发散,或是剧烈震荡,总之...
  • 图像识别过程,使用深度学习算法,训练阶段,将学习率设置的越低,训练准确率增长的越快。当然,也越容易过拟合。搞不懂其中的原因,为什么低学习率会使训练准确率增长的迅速?
  • 深度学习:学习率learning rate 的设定规律

    万次阅读 多人点赞 2018-05-25 16:00:05
    Introduction学习率 (learning rate),控制 模型的 学习进度 : 学习率大小 学习率学习率 小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用1.易损失值爆炸;2.易振荡。1.易过拟合;2.收敛速度慢。...
  • 学习率衰减方法

    千次阅读 2019-06-24 00:29:37
    学习率设定思路是前期一个较大的学习率来确保加速收敛,后期用较小的学习率保证稳定。一般都是0.01,0.005,0.0001等等之类的,设置初始值。 指数衰减 固定值衰减 按步长衰减 基础学习率。小于1衰减率。...
  • pytorch学习率调整详解

    千次阅读 2019-02-27 17:28:15
    pytorch中既自带了学习率函数,我们也可以自定义学习率调整函数。调整函数通常随epoch的变化而变化。首先实现自定义学习率调整: 自定义学习率调整 以SGDR余弦学习率调整为例: 论文地址:...
  • 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代码实现 decayed_...
  • 学习率与步长

    千次阅读 2019-05-25 11:06:09
    Introduction 学习率 (learning rate),控制 模型的 学习进度 : lr 即 stride (步长) ,即反向传播算法中的 ηη : ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn 学习率大小 学习率学习率 ...
  • 想必学过机器学习的人都知道,学习率、训练迭代次数和模型参数的初始化方式都对模型最后的准确率有一定的影响,那么影响到底有多大呢?我初步做了个实验,在 TensorFlow 框架下使用 Logistics Regression 对经典的 ...
  • 深度学习中学习率的选择

    千次阅读 2018-03-11 22:56:31
    learning rate是深度学习模型中进行训练的一个比较关键...学习率设置过小,收敛速度会非常慢,学习率设置过大,则会越过最低点,无法达到最低点。   Lr的选择是纯粹的超参问题,实际上也就是try,不过你如果直...
  • Keras 学习率调整

    千次阅读 2020-05-14 13:18:38
    Keras提供两种学习率适应方法,可通过回调函数实现。 1. LearningRateScheduler keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule) 该回调函数是学习率调度器. 参数 schedule:函数,该函数以epoch号为参数(从...
  • 理解深度学习中的学习率

    千次阅读 2019-05-25 11:01:32
    学习率是最影响性能的超参数之一,如果我们只能调整一个超参数,那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量,当学习率最优时,模型的有效容量最大。从手动选择学习率到...
  • 深度学习的学习率调节实践

    千次阅读 2020-08-26 21:45:06
    作者|Luke Newman 编译|VK 来源|Towards Data Science 多层感知器 多层感知器(MLP)是由一个输入层...在这项调查中,我们将在MNIST时尚数据集上训练一个深度MLP,并通过指数增长来寻找最佳学习率,绘制损失图,并找到

空空如也

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