(96条消息) decay_rate, decay_steps ,batchsize,iteration,epoch_hellocsz的博客-CSDN博客_decay_steps (1)batchsize:批大小,也就是在一次模型迭代/训练过程中所使用的样本数目 (2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;这里相当于 总样本/batchsize 迭代一遍需要迭代多少轮。 (3)epoch:1个epo...
AI代码解释 initial_learning_rate=0.1lr_schedule=tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate,decay_steps=100000,decay_rate=0.96,staircase=True)model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])mod...
cosine_decay_restarts(learning_rate, global_step, first_decay_steps, t_mul=2.0, m_mul=1.0, alpha=0.0, name=None) cosine_decay_restarts是cosine_decay的cycle版本。first_decay_steps是指第一次完全下降的step数,t_mul是指每一次循环的步数都将乘以t_mul倍,m_mul指每一次循环重新开始时的初始lr是上...
首先,我们开始训练神经网络模型,即step开始从0逐步增加;但是由于我的staircase为True,因此只要指数(step / decay_steps)是小于1的,那么都视作0(因为当前参数设置是对结果向下取整);而由于除了0以外任何数的0次方都是1,因此此时的公式initial_learning_rate * decay_rate ^ (step / decay_steps)始终等于initial_le...
由此,我们可以初步知道,ExponentialDecay()函数的前4个参数都是用来计算当前的学习率的;且结合我们前面的公式initial_learning_rate * decay_rate ^ (step / decay_steps),我们可以知道,随着当前的step不断增加,decay_rate ^ (step / decay_steps)是降低的。
decay_steps=100, decay_rate=0.9, staircase=False) learning_rate为原始学习率 global_step个人感觉好比一个计数器,你没进行一次更新它就会增一 decay_steps为衰减间隔,顾名思义就是每隔多少步会更新一次学习率(它只有在staircase为true时才有效) decay_rate衰减率 ...
Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4 Source: LearningRateScheduler.cs 衰减步骤数 C# publicintDecaySteps; 字段值 Int32 适用于 产品版本 ML.NET1.4.0, 1.5.0, 1.6.0, 1.7.0, 2.0.0, 3.0.0, 4.0.0, Preview 本文内容 定义 适用于
decay_steps为衰减速度。 而tf.train.exponential_decay函数则可以通过staircase(默认值为False,当为True时,(global_step/decay_steps)则被转化为整数) ,选择不同的衰减方式。 代码示例: AI检测代码解析 global_step = tf.Variable(0) learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 100, 0.96,...
Microsoft.ML.StandardTrainers.dll Package: Microsoft.ML v3.0.1 Number of decay steps C# publicintDecaySteps; Field Value Int32 Applies to ProductVersions ML.NET1.4.0, 1.5.0, 1.6.0, 1.7.0, 2.0.0, 3.0.0 In this article Definition Applies to...
CoefficientStatistics ComputeLogisticRegressionStandardDeviation ComputeLRTrainingStdThroughMkl ExpLoss ExponentialLRDecay ExponentialLRDecay 构造函数 字段 DecayRate DecaySteps GlobalStep LearningRate NumEpochsPerDecay 楼梯 FeatureContributionCalculator FieldAwareFactorizationMachineModelParameters ...