超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。超参数可以分为两种类型:定义模型及结构本身的参数,目标函数与与优化算法所需的参数,前者用于训练和预测阶段,后者用于训练阶段。 在实战过程中,需要对机器学习模型进行优化以确保模型的最高准确率,因此,超参数调优参数应运而生,常见的超参数搜索...
但是呢这样会产生一个问题,那就是当迭代次数较少的时候,eta变化的太快了,因此我们可以让迭代次数加上一个常数b,但是当迭代次数很多的时候,eta变化的很慢,所以分子再乘上一个常数a,于是就变成了如下 因此a和b可以看成是两个超参数,那么对于当前我们不深入a和b的取值,我们直接使用一个业界比较常用的值,a取5,b...
2.2 Nesterov 加速梯度法 Nesterov accelerated gradient(NAG,涅斯捷罗夫梯度加速)不仅增加了动量项,并且在计算参数的梯度时,在损失函数中减去了动量项,即计算 ,这种方式预估了下一次参数所在的位置。即: 2.3 Adagrad Adagrad[3]也是一种基于梯度的优化算法,它能够对每个参数自适应不同的学习速率,对稀疏特征,得到大的...
上面讲了梯度下降法,其中的 α,又叫做步长,它决定了为了找到最小值点而尝试在目标函数上前进的步伐到底走多大。 步长是算法自己学习不出来的,它必须由外界指定。 这种算法不能学习,需要人为设定的参数,就叫做超参数。 步长参数 α 是梯度下降算法中非常重要的超参数。这个参数设置的大小如果不合适,很可能导致最终无...
初始点也是梯度下降算法的一个超参数。初始化的方法也有很多。 二、简单线性回归中使用梯度下降法 在线性回归算法中目标函数 J(\theta)=\sum_{i=1}^m(y^{(i)}-\hat{y}^{(i)})^2 线性回归算法具有唯一的最优解。下面就来实现一下: 首先,在Jupyter Notebook先生成一组数据。 import numpy ...
Mini-Batch 是神经网络训练中的一个超参数，它表示每次训练时使用的样本数量。Mini-Batch 的大小会影响训练效率和训练效果。Mini-Batch 的大小越大，训练效率越高，但也越容易导致梯度方差增大。Mini-Batch 的大小可以根据实际情况进行调整。一般来说，Mini-Batch 的大小越大，训练效率越高，但也越容易导致梯度方差...
又叫做超参数 ; II . 梯度下降 示例说明 ( 单个参数 ) 1 . 坐标轴说明 : 下图是损失函数 f(θ) , 横轴 θ 是指需要更新的 权重 或 偏置 参数 , 纵轴是损失函数 f(θ) 的计算结果 ; 2 . 损失函数最小值 : 取一个合适的 θ 值, 使损失函数值 f(θ) 大小最小 , 此时是图中黄色的点对应的 ...
所以有两个超参数,学习率aa以及参数ββ,ββ控制着指数加权平均数。ββ最常用的值是0.9,之前平均了过去十天的温度,所以现在平均了前十次迭代的梯度。实际上ββ为0.9时,效果不错,可以尝试不同的值,可以做一些超参数的研究,不过0.9是很棒的鲁棒数。那么关于偏差修正,所以要拿vdWvdW和vdbvdb除以1−βt1−...
是梯度下降算法中非常重要的超参数。这个参数设置的大小如果不合适,很可能导致最终无法找到最小值点。 比如下左图就是因为步幅太大,几个迭代后反而取值越来越大。改成右侧那样的小步伐就可以顺利找到最低点了。 不过大步伐也不是没有优点。步伐越大,每一次前进得越多。步伐太小,虽然不容易“跨过”极值点,但需要...
《【梯度下降法】二:冲量(momentum)的原理与Python实现》分别介绍了学习率大小对搜索过程的影响以及“冲量”的原理以及如何用“冲量”来解决收敛速度慢与收敛时发生震荡的问题。接下来本篇博客将介绍梯度下降法中的第三个超参数:decay。 PS:本系列博客全部源代码可在本人的GitHub:monitor1379中下载。