学习率的调整会对网络模型的训练造成巨大的影响,本文总结了pytorch自带的学习率调整函数,以及其使用方法. 设置网络固定学习率 设置固定学习率的方法有两种,第一种是直接设置一些学习率,网络从头到尾都使用这个学习率,一个例子如下: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 第二种方法是,可以针对不同的参数设置不同的学习率,设置方法如下:这里给subnet2子结构设置的学习率为0.01 ,如果对某

在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值. 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小. 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值最小, 也就是求J(θ) 的最小值 损失函数J(θ)的梯度 = ∂ J(θ) / ∂ θ 此时定义一个学习率 η 梯度下降法更新参数的公式为: θn+1 = θn - η ( ∂ J(θn) / ∂ θn ) 将这个公式循环的重复下去,θ的值就从高处逐渐向

import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(y) with tf.Session() as sess: sess.ru

solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 #caffe train --solver=*_solver.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. 到目前的版本,c

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据

关于使用SGD时如何选择初始的学习率(这里SGD是指带动量的SGD,momentum=0.9): 训练一个epoch,把学习率从一个较小的值(10-8)上升到一个较大的值(10),画出学习率(取log)和经过平滑后的loss的曲线,根据曲线来选择合适的初始学习率. 从上图可以看出学习率和loss之间的关系,最曲线的最低点的学习率已经有了使loss上升的趋势,曲线的最低点不选.最低点左边的点都是可供选择的点,但是选择太小的学习率会导致收敛的速度过慢,所以根据上图我们可以选择0.01(10-2)为初

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 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波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2

1.学习率的设置既不能太小,又不能太大,解决方法:使用指数衰减法 例如: 假设我们要最小化函数 y=x2y=x2, 选择初始点 x0=5x0=5  1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op

记录内容来自<Tensorflow实战Google一书>及MOOC人工智能实践 http://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003 --梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值, 反向传播算法给出了一个高效的方式在所有参数上使用梯度下降算法. 从而神经网络模型在训练数据的孙师函数尽可能小. --反向传播算法是训练神经网络的核心算法, 它可以跟据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值, 从而使神经网络模型在训练数据集上的损失

学习率调整 class _LRScheduler 主要属性 optimizer:关联的优化器 last_epoch:记录epoch数 bash_lrs:记录初始学习率 class _LRScheduler(object): def __init__(self, optimizer, last_epoch = -1) 主要方法: step():更新下一个epoch的学习率 get_lr():虚函数,计算下一个epoch的学习率 class _LRScheduler(object): def __i

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

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Joseph Redmon, CVPR, 2016 1. 之前的目标检测工作将分类器用作检测,而YOLO将检测问题看做回归问题,用一个网络端对端地执行检测任务(包括边界框位置和相应的类别概率预测),这使得YOLO可以直接对检测的表现进行优化. 2. YOLO具有如下优点: 速度快且mAP高,YOLO45帧每秒,fast YOLO 155帧每秒(两倍于其他实时检测系统的mAP) 对背景的

7.6 DNN在搜索场景中的应用 1. 背景 搜索排序的特征分大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种.我们主要在特征工程,建模的场景,目标采样等方面做了很细致的工作.但这些模型的瓶颈也非常的明显,尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模,400亿的样本,但这对于我们来说,看起来依然是不太够的,现在上亿的item数据,如果直接使用id特征的话,和任意特征进行组合后,都会超出LR模型的极限规模,对于GBDT,SVM等模型的能力则更弱,而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的

solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 # caffe train --solver=*_slover.prototxt 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. 到目前的版本,

关于本文说明,已同步本人另外一个博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,详见http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212. 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.稀疏性(Sparsity)及稀疏编码(Sparse Coding) Sparsity 是当今机器学习领域中的一个

这篇文章使用的AlexNet网络,在2012年的ImageNet(ILSVRC-2012)竞赛中获得第一名,top-5的测试误差为15.3%,相比于第二名26.2%的误差降低了不少. 本文的创新点: 1) 训练了(当时)最大的一个卷积神经网络,在ImageNet数据集上取得(当时)最好的结果: 2) 写了一个高度优化的GPU实现的2维卷积: 3) 包含了一些新的特点,来提高网络的泛化能力和减少网络的训练时间 4) 使用了一些有效的方法来减轻过拟合: 5) 网络使用了5层卷积层和3层全连接层,如果

本文由云+社区发表 作者:WeTest小编 WeTest 导读 本文主要介绍如何让AI在24分钟内学会玩飞车类游戏.我们使用Distributed PPO训练AI,在短时间内可以取得不错的训练效果. 本方法的特点: 纯游戏图像作为输入 不使用游戏内部接口 可靠的强化学习方法 简单易行的并行训练 1. PPO简介 PPO(Proximal Policy Optimization)是OpenAI在2016年NIPS上提出的一个基于Actor-Critic框架的强化学习方法.该方法主要的创新点是在更新

Lecture 7  Training Neural Networks 2 课堂笔记参见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667?refer=intelligentunit 本节课主要讲述比较常用的优化算法,正则化方法以及迁移学习. 一.        优化: 随机梯度下降算法是有一些问题的,如图所示,如果目标类似于山坡的最低点,而我们的权重方向W1,W2正好一个竖直,一个水平,对应海森矩阵的最大奇异值和最小奇异值,那么Loss将会对水平更新非常不敏感.这是我

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

从决策树.随机森林.GBDT最终到XGBoost,每个热门算法都不是孤立存在的,而是基于一系列算法的改进与优化.决策树算法简单易懂可解释性强,但是过拟合风险很大,应用场景有限:随机森林采用Bagging采样+随机属性选择+模型集成的方法解决决策树易过拟合的风险,但是牺牲了可解释性:GBDT在随机森林的基础上融合boosting的思想建立树与树之间的联系,使森林不再是互相独立的树存在,进而成为一种有序集体决策体系:XGBoost在GBDT的基础上更进一步,将每轮迭代的目标函数中加入正则项,进一步降