:param x_start: x的起始点 :param df: 目标函数的一阶导函数 :param epochs: 迭代周期 :param lr: 学习率 :param decay: 学习率衰减因子 :return: x在每次迭代后的位置(包括起始点),长度为epochs+1 """ xs = np.zeros(epochs+1) x = x_start xs[0] = x v = 0 for i in range(epochs): ...
上面的公式即为学习率衰减公式,其中lr_i为第i次迭代时的学习率,lr_start为原始学习率,decay为一个介于[0.0, 1.0]的小数。 从公式上可看出: decay越小,学习率衰减地越慢,当decay = 0时,学习率保持不变。 decay越大,学习率衰减地越快,当decay = 1时,学习率衰减最快。 使用decay的梯度下降法Python实现代码...
:param decay: 学习率衰减因子 :return: x在每次迭代后的位置(包括起始点),长度为epochs+1 """xs=np.zeros(epochs+1)x=x_start xs[0]=x v=0foriinrange(epochs):dx=df(x)# 学习率衰减lr_i=lr*1.0/(1.0+decay*i)# v表示x要改变的幅度v=-dx*lr_i x+=v xs[i+1]=xreturnxs 使用以下测试...
SVD(1) pandas 语法学习(1) openai(1) logistic(1) hive、排序、分组排序、rank(1) hive python hive python(1) hive sql 排序(1) bert(1) 梯度下降推导(1) 损失函数(1) 更多 随笔分类 ADXsspdsp(5) dsp_ssp(2) eos(1) Excel(1) FM(4) FTRL(1) GBDT(3) git(7)...
梯度下降法快速教程 | 第三章:学习率衰减因子(decay)的原理与Python实现,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
谱比法地震波衰减品质因子Q值估计算法_matlab q值地震波频率衰减公式,雷克子波,利用谱比法计算岩石的品质因子q-教育代码类资源bl**胭脂 上传4.01 KB 文件格式 m 谱比法;Q 该算法实现了在叠前共中心点道集中描述地震波衰减特性的品质因子Q的估计点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:30 积分 电信网络下载 ...