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,

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com 前面通过数据增强,ResNet-34残差网络识别CIFAR10,准确率达到了92.6. 这里对训练过程增加2个处理: 1.训练数据集做进一步处理:对图片随机加正方形马赛克. 2.每50个epoch,学习率降低0.1倍. 代码具体修改如下: 自定义transform: class Cutout(object): def __init__(self, hole_size): # 正方形马赛克的边长,像素

深度炼丹如同炖排骨一般,需要先大火全局加热,紧接着中火炖出营养,最后转小火收汁.本文给出炼丹中的 “火候控制器”-- 学习率的几种调节方法,框架基于 pytorch 1. 自定义根据 epoch 改变学习率. 这种方法在开源代码中常见,此处引用 pytorch 官方实例中的代码 adjust_lr def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR de

在不同层上设置不同的学习率,fine-tuning https://github.com/dgurkaynak/tensorflow-cnn-finetune ConvNets: AlexNet VGGNet ResNet AlexNet finetune: - 自己搭建的网络,加载初始化模型: def load_with_skip(data_path, session, skip_layer): data_dict = np.load(data_path).item() for key in

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

(转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_70b9730f01014sgm.html) 需求:根据某种需要,可能需要动态调整listview的页眉页脚,譬如将header作为显示板使用. 难点:listView.addHeaderView()方法必须在setAdapter()方法前调用,否则就会抛异常.至于为什么会抛异常,查看下ListView的源代码即可发现.因此,在设置HeaderView之后又想将headerView移除或者隐藏,则需要绕很大的弯子:将adapt

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

原文: http://blog.csdn.net/crayondeng/article/details/8899577 最近遇到了一个cell高度变化的问题,在找解决办法的时候,参考了这篇文章,觉得不错 在写sina 微博的显示微博内容时,用到cell进行显示,那么就要考虑到不同微博内容导致的cell高度问题.在微博显示的内容中包括了文字和图片,那么就要计算文字部分的高度和图片部分的高度.这篇博文就记录一下如何处理cell高度的动态调整问题吧! 一.传统的方法 在 tableview的deleg

基于单个文件CFormView动态调整对话框的尺寸和调整比例控制的部署 假设你正在开发一个程序基于单个文件,使用CFormView基类来实现多种形式展示,那么,这个文件可能会给你一点帮助. 一.实现对话框填充客户区 当我们加入了资源对话框时,它的尺寸在客户区显示时是不会随着窗体的大小调整的.当框架尺寸小于它的尺寸时,还出现了滚动栏.操作麻烦同一时候视觉效果也不良好. 思路 依据客户区的大小调整资源对话框的大小,而客户区大小由父级的框架进行设定. 步骤 1. 依据屏幕分辨率设定框架的尺寸 请注意,

大概你第一眼看来,动态调整高度是一件不容易的事情,而且打算解决它的第一个想法往往是不正确的.在这篇文章中我将展示如何使图表单元格的高度能根据里面文本内容来动态改变,同时又不必子类化UITableViewCell.你当然可以通过子类化它来实现,但是这样做会使得代码复杂因为设置高度是在图表本身的实例上而不是对单元格操作.下面你将会看到这其实是一件轻而易举的事情.对于图表来说能够动态调整高度是件很有意义的事情,我首先想到的需要这个功能的是当显示一列长度会变化的文本列表时,如果文本内容较少,它或许能够适

iOS7添加了动态调整文字的大小,app可以通过接受通知的方式进行设置 iOS 7 introduces Dynamic Type, which makes it easy to display great-looking text in your app.   A message at the smallest size A message at the largest non Accessibility size When you adopt Dynamic Type, you get: A

在Hadoop中,有些log信息在正常情况下是不打印出来的.比如datanode发送heartbeat的日志. 代码位于BPServiceActor#sendHeartBeat方法中,如下图: 由于默认心跳间隔时间为3s,默认打印该日志的话,日志文件会很大. 一.使用命令 可以使用命令hadoop daemonlog来获取和修改指定类的Log级别. [hadoop@hadoop001 logs]$ hadoop daemonlog Usage: General options are: [-ge

当redis.conf中的最大内存配置为10G的时候,恰好程序已经写满了,但是物理主机是有内存的, 此时可以通过config set xxxx xxxx 来设置实例的内存大小,而不需要重启实例. 获取当前最大内存的大小:   config get maxmemory   修改内存大小:   config set maxmemory 22474836480 可以动态调整的参数可参考官方文档: https://redis.io/commands/config-set

作者阿里云容器平台技术专家 王程阿里云容器平台技术专家 张晓宇(衷源) ## 引子 不知道大家有没有过这样的经历,当我们拥有了一套 Kubernetes 集群,然后开始部署应用的时候,我们应该给容器分配多少资源呢?很难说.由于 Kubernetes 自己的机制,我们可以理解容器的资源实质上是一个静态的配置.如果我发发现资源不足,为了分配给容器更多资源,我们需要重建 Pod.如果分配冗余的资源,那么我们的 worker node 节点似乎又部署不了多少容器.试问,我们能做到容器资源的按需分配吗?这

如果大家对我的 [大白话系列]MySQL 学习总结系列 感兴趣的话,可以点击关注一波. 一.上节回顾 在上节< 缓冲池(Buffer Pool) 的设计原理和管理机制>中,介绍了缓冲池整体的设计原理.包括几个比较重要的概念:free 链表.flush 链表和 lru 链表.正式因为这一套机制,使得 InnoDB 存储引擎可以基于内存操作,避免了磁盘随机读写的低性能. 二.Buffer Pool 如何应对高并发场景 1.单个 Buffer Pool 的问题 直到现在,估计大家都以为缓冲池只是一个

这几天在忙一个爬虫程序,一直在改进他,从一开始的单线程,好几秒一张图片(网络不好),,,到现在每秒钟十几张图片,,, 四个小时586万条数据,,,简直不要太爽 先上图 最终写出来的程序,线程数已经可以动态调整了,贼暴力...峰值能稳定在50个线程,具体思路可以继续看 这里终于用到了操作系统的知识,就是生产者和消费者的模型...(参考源码忘记记录了,抱歉 先简单说一下目标网站的情况,目标网站是一个图片网站,有一个列表页,点进列表页之后,可以看到很多图片,这只爬虫的目的是收集这些图片链接(有了链接当

文章概要: 1.简介下,tableView中的内容如何高度自适应的布局 2.如何做到让tableView的高度动态调整 还是看图作文吧- 首先,tableView的高度就是用户能够看见里面更大世界的那个窗口的大小,一般是固定的. 然后在cell里面布局的时候,像图中粉红色的view展示的内容需要全部展示出来,这样的话这个粉红view的高度就需要是动态变化的.比如一个UILabel,因为它是属于有内置大小的控件(自身的size通过其内部的内容所决定可以自身计算出来的控件),你只需要设置这个labe

1,为什么日志打印级别要动态调整? 随着项目越来越大,访问量也越来越高,遇到问题时想要排查,可是日志一打开却刷的太快太快,不好排查问题,有的时候甚至因为短时间打印日志太多,严重影响了性能,这个时候日志的打印级别的动态调整就相当有必要了,在不重启项目的情况,不改动代码的情况下,通过Apollo动态配置就可以通过配置动态的调整日志的级别,可以精确到配置具体的类的日志打印级别. 2,动态调整的方案 大致思路为在springboot项目启动之后,读取Apollo配置文件里的配置文件,总共有两个,一个是总

TensorFlow实现超参数调整 正如你目前所看到的,神经网络的性能非常依赖超参数.因此,了解这些参数如何影响网络变得至关重要. 常见的超参数是学习率.正则化器.正则化系数.隐藏层的维数.初始权重值,甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置. 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型.与之前一样,在 TensorFlow 中构建模型. 添加一种方法将模型保存在 model_file 中.在 TensorFlow 中,可以使用 Saver 对象来完成.然后保存在会话中: 确定要调整的超参数,并为

一.log4cpp概述 Log4cpp是一个开源的C++类库,它提供了C++程序中使用日志和跟踪调试的功能,它的优点如下: 提供应用程序运行上下文,方便跟踪调试: 可扩展的.多种方式记录日志,包括命令行.文件.回卷文件.内存.syslog服务器.Win事件日志等: 可以动态控制日志记录级别,在效率和功能中进行调整: 所有配置可以通过配置文件进行动态调整: 多语言支持,包括Java(log4j),C++(log4cpp.log4cplus),C(log4c),python(log4p)等: 二.原