神经网络训练过程中,根据每batch训练数据前向传播的结果,计算损失函数,再由损失函数根据梯度下降法更新每一个网络参数,在参数更新过程中使用到一个学习率(learning rate),用来定义每次参数更新的幅度. 过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间,过大的学习率可能导致网络参数在最终的极优值两侧来回摆动,导致网络不能收敛.实践中证明有效的方法是设置一个根据迭代次数衰减的学习率,可以兼顾训练效率和后期的稳定性. 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率…

通常为了模型能更好的收敛,随着训练的进行,希望能够减小学习率,以使得模型能够更好地收敛,找到loss最低的那个点. tensorflow中提供了多种学习率的调整方式.在https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train搜索decay.可以看到有多种学习率的衰减策略. cosine_decay exponential_decay inverse_time_decay linear_cosine_decay natural_ex…

目录 1. 指数衰减 2. 分段常数衰减 3. 自然指数衰减 4. 多项式衰减 5. 倒数衰减 6. 余弦衰减 6.1 标准余弦衰减 6.2 重启余弦衰减 6.3 线性余弦噪声 6.4 噪声余弦衰减 Reference   上文深度神经网络中各种优化算法原理及比较中介绍了深度学习中常见的梯度下降优化算法:其中,有一个重要的超参数--学习率\(\alpha\)需要在训练之前指定,学习率设定的重要性不言而喻:过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间:而过大的学习率则可能导致最后的结果不会收敛,…

学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式…

一.什么是缓存1.Cache是高速缓冲存储器 一种特殊的存储器子系统,其中复制了频繁使用的数据以利于快速访问2.凡是位于速度相差较大的两种硬件/软件之间的,用于协调两者数据传输速度差异的结构,均可称之为 Cache 二.缓存的分类1.基于web应用的系统架构图 2.在系统架构的不同层级之间,为了加快访问速度,都可以存在缓存 操作系统磁盘缓存->减少磁盘机械操作 数据库缓存->减少文件系统I/O 应用程序缓存->减少对数据库的查询 Web服务器缓存->减少应用服务器请求 客户端浏览器…

激活函数 各激活函数曲线对比 常用激活函数: tf.sigmoid() tf.tanh() tf.nn.relu() tf.nn.softplus() tf.nn.softmax() tf.nn.dropout() tf.nn.elu() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.misc import derivative def sigmoid(x): y = 1 / (1 + np.exp(-x)) retu…

setState 同步更新 我们在上文中提及,为了提高性能React将setState设置为批次更新,即是异步操作函数,并不能以顺序控制流的方式设置某些事件,我们也不能依赖于this.state来计算未来状态.典型的譬如我们希望在从服务端抓取数据并且渲染到界面之后,再隐藏加载进度条或者外部加载提示: componentDidMount() { fetch('https://example.com') .then((res) => res.json()) .then( (something) =>…

深度学习---1cycle策略:实践中的学习率设定应该是先增再降 本文转载自机器之心Pro,以作为该段时间的学习记录 深度模型中的学习率及其相关参数是最重要也是最难控制的超参数,本文将介绍 Leslie Smith 在设置超参数(学习率.动量和权重衰减率)问题上第一阶段的研究成果.具体而言,Leslie Smith 提出的 1cycle 策略可以令复杂模型的训练迅速完成.它表示在 cifar10 上训练 resnet-56 时,通过使用 1cycle,能够在更少的迭代次数下,得到和原论文相比相同…

分布式系统中一些主要的副本更新策略. 1.同时更新 类型A:没有任何协议,可能出现多个节点执行顺序交叉导致数据不一致情况. 类型B:通过一致性协议唯一确定不同更新操作的执行顺序,从而保证数据一致性 2.主从式更新 多个副本之间存在一个主副本(Master Replica),其他副本为从副本,这种称为主从更新策略.所有对数据的更新首先提交到主副本,再由主副本通知从副本进行数据更新.如果同时产生多个数据更新操作,由主副本决定不同更新操作的顺序. 类型A:同步方式 主副本等待所有从副本更新完成之后才确…

这篇文章用来收集Android开发中常用的库,都是实际使用过的.持续更新... 1.消息提示的小红点 微信,微博消息提示的小红点. 开源库地址:https://github.com/stefanjauker/BadgeView 使用示例: BadgeView badge = new BadgeView(getActivity()); badge.setTargetView(myView); badge.setBadgeCount(42);…