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…

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…

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…

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…

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. 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…

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…

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…

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…