1.Gradient Descent Gradient Descent Gradient Descent 2.Learning Rate 三个参数以上左边的图就不能画了 但是右边的图是每次参数update的时候,lossFunction 的变化。learning rate 小的话,loss下降的很慢,太大的话很快卡住,特别大的话就飞出去了。刚刚好才会比较好。 做learning rate的时候,要把右边的图画出来。
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'])model.fit(data...
说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)!其实这些参数在caffe.proto中 对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。 Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度,设置得太大会使结果超过最优值,太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率,因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出...
如果今天取\eta=10^{-2},其结果如左图所示,loss出现振荡;如果今天取\eta=10^{-7},其结果如右图所示,不再振荡了,但训练无法走到终点,因为这么小的learning rate根本无法使训练前进。 图7:不同Learning rate的影响 那怎么把gradient descent做得更好呢? 所以我们要把learning rate特殊化。那么应该怎么特殊化呢...
new_weight = existing_weight — learning_rate * gradient Gradient descent with small (top) and large (bottom) learning rates. Source: Andrew Ng’s Machine Learning course on Coursera 通常情况下,学习率是由用户随机的选择并配置的。较好的情况是,用户会利用以往的经验(或其他类型的学习资料)来了解如何...
...global_step=tf.Variable(0,trainable=False)learning_rate=0.1k=0.5learning_rate=tf.train.inverse_time_decay(learning_rate,global_step,k)# Passing global_step tominimize()will increment it at each step.learning_step=(tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(...my loss...,glo...
梯度下降算法的任务是寻找参数θ,使之能够最小化损失函数。 那么梯度下降法中的学习速率α应该如何选择呢?通常我们画出损失函数随迭代次数增加而变化的曲线。 可能会得到如下的一条曲线,x轴表示迭代次数,y轴表示梯度下降算法迭代相应次数之后算出的损失函数值。 可以看
本文是deep learning领域做LTR问题的开山之作,主要贡献是提出了RankNet的框架,之后做排序的神经网络都采用了这种权值绑定网络的方式。 文中提出的probabilistic cost function对应paddlepaddle中的rank_cost layer。该cost function本质上是度量模型输出的两个样本的偏序概率与真实偏序概率的距离。
Tuning the learning rate In order for Gradient Descent to work we must set the λ (learning rate) to an appropriate value. This parameter determines how fast or slow we will move towards the optimal weights. If the λ is very large we will skip the optimal solution. If it is too small...
论文题目:DON’T DECAY THE LEARNING RATE, INCREASE THE BATCH SIZE 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.00489 真的是生命不息,打脸不止。前几天刚刚总结了常见的 learning rate decay 方法,最近又看到这篇正在投 ICLR2018 的盲审,求我现在的心理阴影的面积。。。