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…

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…

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…

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…

基本上讲,Adam就是将day8.2提到的momentum动量梯度下降法和day8.3提到的RMSprop算法相结合的优化算法 首先初始化 SdW = 0 Sdb = 0 VdW = 0 Vdb = 0 On iteration t: compute dw,db using current Mini-batch VdW = β1vdW  +  (1-β1)dW Vdb  = β1vdb +  (1-β1)db    先做momentum SdW = β2SdW  +  (1-β2)dW2 Sdb…

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…

在传统的数据处理系统或学习系统中,有一些工作需要多个步骤进行,但是端到端的学习就是用一个神经网络来代替中间所有的过程. 举个例子,在语音识别中: X(Audio)----------MFCC---------->features----------ML---------->phonemes--------->words-------------->Y(transcript) 首先输入音频,使用MFCC提取低层次特征,使用机器学习的方法得到音位(声音最小划分),转化为单词,最后形成文…

所谓Mini-batch梯度下降法就是划分训练集和测试集为等分的数个子集,比如原来有500W个样本,将其划分为5000个baby batch,每个子集中有1000个样本,然后每次对一个mini-batch进行梯度下降 mini-batch大小 = m: 极限情况下,当mini-batch的单个子集样本数量和原集合大小一致都为m时,也就是说对原样本只划分一个子集,这意味着没有划分,此时的梯度下降法为原始的Batch梯度下降 batch方法意味着每次迭代对大量的数据进行处理,这意味着在进行深度神经网…

RMSprop: 全称为root mean square prop,提及这个算法就不得不提及上篇博文中的momentum算法 首先来看看momentum动量梯度下降法的过程: 在RMSprop中: Compute dW,db on the current mini-batch SdW = βSdW  +  (1-β)dW2 Sdb  = βSdb +  (1-β)db2 W = W - α(dW / sqrt.SdW+ε),b = b - α(db / sqrt.Sdb+ε) 所以也就是说RMS…

首先感谢吴恩达老师的免费公开课,以下图片均来自于Andrew Ng的公开课 指数加权平均法 在统计学中被称为指数加权移动平均法,来看下面一个例子: 这是伦敦在一些天数中的气温分布图 Vt = βVt-1 + (1 - β)θt  β指的是加权系数 0<β<1 θt 指的是当前时刻的温度 当β=0.9的时候 1/1-β = 10 所以看到上图的红线其实就是考虑了10天之内的平均气温,其拟合度较好 当β=0.98的时候 1/1-β = 50 所以上图中的绿线是考虑了50天之内的平均气温,于是这种平…