1 # parameter 2 global_step = tf.Variable(0, trainable=False) 3 boundaries = [100, 200] 4 values = [1.0, 0.5, 0.1] 5 # learning_rate 6 learning_rate = tf.train.piecewise_constant(global_step, boundaries, values) 7 # 解释 8 # 当global_step=[1, 100]时,learning_rate=1.0; 9 #...
learning_rate = tf.train.exponential_decay(RATE_BASE, global_step, RATE_STEP, RATE_DECAY, staircase=True) help(tf.train.exponential_decay) #定义待优化参数,初值给10 w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32)) #定义损失函数loss loss = tf.square(w+1) #定义反向传播方法 train_step ...
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?如图8所示,应该在梯度比较逗的纵轴设置小的learning rate,而在梯度比较平坦的横轴设置大的learning rate。 图8:梯度比较逗的纵轴设置小的learning rate,而在梯度比较平坦的横轴设置大的learni...
学习率(Learning Rate)是机器学习和深度学习中一个至关重要的概念,它直接影响模型训练的效率和最终性能。简而言之,学习率控制着模型参数在训练过程中的更新幅度。一个合适的学习率能够在确保模型收敛的同时,提高训练效率。然而,学习率的选择并非易事;过高或过低的学习率都可能导致模型性能下降或者训练不稳定。 在传统...
学习率(Learning Rate)是神经网络和其他机器学习算法中非常重要的一个超参数。它决定了在优化过程中参数更新的步长大小。 1. 基本定义: 学习率定义了在梯度下降(或其他优化算法)中,模型参数每次更新的幅度。具体来说,模型在学习过程中通过计算损失函数的梯度来找到减少损失的方向和幅度,学习率则决定了在这个方向上前...
learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo. 我们会使用一个例子来说明一下: 比如我们有一堆数据 ,我们只知道这对数据是从一个 黑盒中得到的,我们现在要寻找到那个具体的函数f(x),我们定义为目标函数T. 我们现在假定有存在这个函数并且这个函数为: ...
learning rate定义learning rate定义 learning rate在机器学习中指的是一种参数,用于控制每次迭代的步长或者说学习的速度。它决定了每次更新模型权重时,改变权重的幅度。如果learning rate太小,模型会学习得比较慢,可能需要更多的迭代才能收敛;而如果learning rate太大,模型可能会发散或者无法收敛。通过调节learning rate,...
learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo. 我们会使用一个例子来说明一下: 比如我们有一堆数据 ,我们只知道这对数据是从一个 黑盒中得到的,我们现在要寻找到那个具体的函数f(x),我们定义为目标函数T. 我们现在假定有存在这个函数并且这个函数为: ...
调参技巧是一名合格的算法工程师的必备技能,本文主要分享在训练神经网络的过程中如何通过使用Keras实现不同的Learning Rate Decay策略,从而达到动态的调整Learning Rate的目的。 不同Learning Rate对收敛的影响(图片来源:cs231n) 1.为何要动态调整Learning Rate ...
# 需要导入模块: import config [as 别名]# 或者: from config importlearning_rate[as 别名]deftrain(epoch):net.train() net.training =Truetrain_loss =0correct =0total =0optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=cf.learning_rate(args.lr, epoch), momentum=0.9, weight_decay=5e-4) ...