mxnet设置动态学习率（learning rate）

https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/78874336 如果learning rate很大,算法会在局部最优点附近来回跳动,不会收敛: 如果learning rate太小,算法每步的移动距离很短,就会导致算法收敛速度很慢. 所以我们可以先设置一个比较大的学习率,随着迭代次数的增加慢慢降低它.mxnet中有现成的类class,我们可以直接引用. 这里有三种mxnet.lr_scheduler. 第一种是: mxnet.lr_schedule…

深度学习: 学习率 (learning rate)

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 学习率大小学习率大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. 学习率设置在训练过程中,一般根据训练轮数设置动态变化的学习率. 刚开始训练时:学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜…

学习率(Learning rate)的理解以及如何调整学习率

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到局部最小值. 这里以梯度下降为例,来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响(这里以代价函数为凸函数为例): 回顾一下梯度下降的代码: repeat{ $ \theta_j = \theta_j - \alpha \frac{\Delta…

学习率 Learning Rate

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.梯度下降法(Gradient Descent)是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法.梯度下降法通过多次迭代,并在每一步中最小化成本函数(cost function)来估计模型的参数(weights). 梯度下降的伪代码如下: 重复已下过程,直到收敛为止{ ωj = ωj -…

Dynamic learning rate in training - 培训中的动态学习率

I'm using keras 2.1.* and want to change the learning rate during training. I know about the schedule callback, but I don't use fit function and I don't have callbacks. I use train_on_batch. Is it possible in keras ? Solution 1 If you use other funct…

权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小…

Keras 自适应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 learning rate schedules or adaptive learning rate methods. In this article, I train a convolutional neura…

跟我学算法-吴恩达老师(mini-batchsize，指数加权平均，Momentum 梯度下降法，RMS prop， Adam 优化算法， Learning rate decay)

1.mini-batch size 表示每次都只筛选一部分作为训练的样本,进行训练,遍历一次样本的次数为(样本数/单次样本数目) 当mini-batch size 的数量通常介于1,m 之间当为1时,称为随机梯度下降一般我们选择64,128, 256等样本数目 import numpy as np import math def random_mini_batch(X, Y, mini_batch = 64, seed=0): np.random.seed(seed) m = X.sh…

TensorFlow使用记录 (三）： Learning Rate Scheduling

file: tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py 参考:tensorflow中常用学习率更新策略神经网络中通过超参数 learning rate,来控制每次参数更新的幅度.学习率太小会降低网络优化的速度,增加训练时间:学习率太大则可能导致可能导致参数在局部最优解两侧来回振荡,网络不能收敛. tensorflow 定义了很多的学习率衰减方式: 指数衰减 tf.train.exponential_decay() 指数衰减是比较常用的衰…

Batchsize与learning rate

https://www.zhihu.com/question/64134994 1.增加batch size会使得梯度更准确,但也会导致variance变小,可能会使模型陷入局部最优: 2.因此增大batch size通常要增大learning rate,比如batch size增大m倍,lr增大m倍或者sqrt(m)倍,但并不固定: 3.learning rate的增加通常不能直接增加太大,一般会通过warm up逐步增大: 4.warm up策略参考 Bag of Freebies for…

为你的Windows7设置动态壁纸

From:http://www.cnblogs.com/killerlegend/p/3644014.html By KillerLegend DreamScene是Vista上的一个功能,可以让你设置视频文件为桌面壁纸,windows7中“没有”了这个功能,这个功能实际上被深深的掩藏了起来,实际上我并不知道Windwos可以设置动态桌面壁纸,我第一次接触的电脑系统就是Windows7……只是我曾一度对这个问题很纳闷,我们用的智能手机上可以很轻易的设置动态壁纸,为什么Windows就没有呢?这对…

Deep Learning 32: 自己写的keras的一个callbacks函数,解决keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate的问题

一.问题: keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate,从而方便调试,实际上也是为了调试解决这个问题:Deep Learning 31: 不同版本的keras,对同样的代码,得到不同结果的原因总结二.解决方法 1.把下面代码加入keras文件callbacks.py中: class DisplayLearningRate(Callback): '''Display Learning rate . ''' def __init__(self): super(Dis…

learning rate warmup实现

def noam_scheme(global_step, num_warmup_steps, num_train_steps, init_lr, warmup=True): """ decay learning rate if warmup > global step, the learning rate will be global_step/num_warmup_steps * init_lr if warmup < global step, the lear…

nodejs爬虫如何设置动态ip以及userAgent

nodejs爬虫如何设置动态ip以及userAgent 转https://blog.csdn.net/u014374031/article/details/78833765 前言在写nodejs爬虫的过程中,原网站可能会对某一时间段内集中访问该页面的ip进行封杀.那么如何动态设置每次爬取使用的ip地址以及浏览器头部信息呢? 动态userAgent 这是我收集到的常用的浏览器头部信息,每次爬取的时候从中随机选取一个,并使用superAgent设置请求头部的User-Agent字段就好了. use…

pytorch learning rate decay

关于learning rate decay的问题,pytorch 0.2以上的版本已经提供了torch.optim.lr_scheduler的一些函数来解决这个问题. 我在迭代的时候使用的是下面的方法. classtorch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1) >>> # Assuming optimizer uses lr = 0.05 for all group…

machine learning (5)---learning rate

degugging:make sure gradient descent is working correctly cost function(J(θ)) of Number of iteration :cost function随着迭代次数增加的变化函数运行错误的图象是什么样子的:cost function(J(θ)) of Number of iteration随着迭代次数增加而上升(如以下两种图像的情况),应使用较小的learning rate 运行正确的图象是什么样子的:cost fu…

ASP设置动态表头

/// <summary> /// 设置动态表头 /// </summary> /// <param name="sender"></param> /// <param name="e"></param> protected void ColumsChange(object sender, GridViewRowEventArgs e) { string[] fieldNames = {this…

ubuntu之路——day8.5 学习率衰减learning rate decay

在mini-batch梯度下降法中,我们曾经说过因为分割了baby batch,所以迭代是有波动而且不能够精确收敛于最小值的因此如果我们将学习率α逐渐变小,就可以使得在学习率α较大的时候加快模型训练速度,在α变小的时候使得模型迭代的波动逐渐减弱,最终收敛于一个较小的区域来得到较为精确的结果首先是公式1学习率衰减的标准公式: 其中decay rate即衰减率,epoch-num指的是遍历整个训练集的次数,α0是给定的初始学习率其次是公式2指数衰减公式: 其中,0.95是一个小于1的初始值,可…

斯坦福大学公开课机器学习：梯度下降运算的学习率a（gradient descent in practice 2：learning rate alpha）

本章节主要讲怎么确定梯度下降的工作是正确的,第二是怎么选择学习率α,如下图所示: 上图显示的是梯度下降算法迭代过程中的代价函数j(θ)的值,横轴是迭代步数,纵轴是j(θ)的值如果梯度算法正常工作,那么每一步迭代之后,那么j(θ)值应该是每一次迭代后都会相应降低,曲线的用处在于告诉你迭代到哪一步之后,已经收敛了,比如上图迭代到400次之后,j(θ)值基本就收敛了,因为迭代函数并没有随着迭代次数降低. 另外一个方法,叫自动收敛测试,也可以很好的判断梯度下降是否已经达到了收敛,比如j(θ)值在每一步…

Quartz在Spring中动态设置cronExpression （spring设置动态定时任务）

什么是动态定时任务:是由客户制定生成的,服务端只知道该去执行什么任务,但任务的定时是不确定的(是由客户制定). 这样总不能修改配置文件每定制个定时任务就增加一个trigger吧,即便允许客户修改配置文件,但总需要重新启动web服务啊,研究了下Quartz在Spring中的动态定时,发现<bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"…

TextView设置动态改变颜色

通过TextView的setTextColor方法进行文本颜色的设置, 这里可以有3种方式进行设置: 第1种:tv.setTextColor(android.graphics.Color.RED);//系统自带的颜色类第2种:tv.setTextColor(0xffff00ff);//0xffff00ff是int类型的数据,分组一下0x|ff|ff00ff,0x是代表颜色整数的标记,ff是表示透明度,ff00ff表示颜色,注意:这里ffff00ff必须是8个的颜色表示,不接受ff00ff这种6…

Easyui设置动态表格,动态导出数据实例,附Demo

最近开发的过程中碰到一个客户提出的需求,一个指定的页面导出需要提供一个弹出页面选择列表页面需要显示的列,页面确认之后需要修改列表页面显示的表格,导出的数据也需要同步变化. 总结一下可以称为一个列表数据的动态显示和动态导出表格应用的是Easyui datagrid插件,项目以MVC5位背景开发下面直接上代码 1.首先设置列表页面需要显示的列columus为全局对象,用于子页面调用,这里的columns 对象在构建datagrid列表的时候决定了显示列的相应属性. field 对应后台返回数据对…

nodejs爬虫设置动态userAgent

动态 userAgent 这是我收集到的常用的浏览器头部信息,每次爬取的时候从中随机选取一个,并使用 superAgent 设置请求头部的 User-Agent 字段就好了. userAgent.js const userAgents = [ 'Mozilla/5.0 (X11; U; Linux i686; en-US; rv:1.8.0.12) Gecko/20070731 Ubuntu/dapper-security Firefox/1.5.0.12', 'Mozilla/4.0 (com…

Spring设置动态定时任务

1.在Spring中经常会用到定时任务,一般会在业务方法上使用@Schedule(cron="定时执行规则"),无法实现从前台动态设置定时任务. 在java中固定频率的任务使用ScheduleExecutorService对象来执行,ScheduleAtFixedRate固定频率执行任务和scheduleWithFixedDelay固定延迟后执行任务. private static SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat(&…

Win10系统如何利用蓝牙设置动态锁？

很多小伙伴都会有这样的经历,出门之后没走多远,却已然忘记是否锁门,有强迫症的人就会重新返回查看,以确保门是否反锁. 我们在使用电脑时也是这样,遇到事情要临时离开,却忘记是否锁屏,再返回来就耽误时间了.好在Win10系统为我们解决了这个后顾之忧,我们可以通过Win10系统的动态锁屏功能来实现.Win10动态锁屏功能有什么用平常我们锁屏是通过“WIN+L”的快捷键实现的,或者通过更改电源的设置,让其在一定时间后锁屏,而动态锁屏是通过检测蓝牙是否连接来判断的,可以相对智能的判断周围是否有人,以此来实现…