上图的第一个图表明,若设置的learning rate较小,可能需要大量的计算时间才能将函数优化好。第二个图表明若设置的learning rate刚刚好,则比第一个图需要较少的时间就可完成优化。第三个图表明若设置的learning rate过大,则有可能造成整个函数loss忽大忽小,一直无法完成整个的优化。 由此看出选择合适的learning rate...
学习率(Learning rate):作为监督学习以及深度学习中重要的超参,其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。 这里我们以梯度下降为例,来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响: 当学习率设置的过小时,收敛过程如下: 当学习率...
多任务学习(Multitask Learning)是一种推导迁移学习方法,主任务(main tasks)使用相关任务(related tasks)的训练信号(training signal)所拥有的领域相关信息(domain-specific information),做为一直推导偏差(inductive bias)来提升主任务(main tasks)泛化效果(generalization performance)的一种机器学习方法。 多任务模型通过...
相比基于概率的方法, 基于价值的决策部分更为死板——只选价值最高的,而基于概率的, 即使某个动作的概率最高, 但是还是不一定会选到它。基于价值的算法的代表算法为Q-Learning。 3 强化学习的应用 1 ● 交互性检索 交互性检索是在检索用户不能构建良好的检索式(关键...
所以,这里面涉及到的一个概念就是学习率(learning rate)。前面我们通过梯度确定了参数的调整方向,然后我们用学习率来调整步子的大小,其实就是在梯度上面乘以一个系数,比如说w = w - learing_rate * grad作为我们下次尝试的参数。 可以想到的是,如果学习率定的太大,可能很难收敛,就像你的望远镜一直在两种不同的...
rom torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLRscheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay.6、PolynomialLR PolynomialLR通过对定义的步骤数使用多项式函数来降低学习率。from torch.optim.lr_scheduler import PolynomialLRscheduler = PolynomialLR(optimize...
pytorch-metric-learning包含9个模块,每个模块都可以在现有的代码库中独立使用,或者组合在一起作为一个完整的训练、测试工作流。 1.1、自定义度量学习损失函数 损失函数可以使用距离、规约方法和正则化方法来进行定制化。在下面的图表中,miner在批量中找到难训练的样本对的索引,这些索引被索引到距离矩阵。 2、距离度量 ...
迁移学习 (Transfer Learning) 可以帮助我们节省时间. 通过迁徙学习, 我们站在了巨人的肩膀上. 利用前人花大量时间训练好的参数, 能帮助我们在模型的训练上节省大把的时间. 加载模型 首先我们需要加载模型, 并指定层数. 常用的模型有: VGG ResNet SqueezeNet ...
近几年,随着深度学习指数级发展,深度学习的框架使用在人工智能领域也起着举足轻重的作用,这其中包括Tensoflow、Pytorch、Keras、paddle等等。 那么面对这些框架,究竟使用哪个呢? 其实,这几个框架都有各自的优点和缺点,大家了解后可以根据自己的情况进行选择;现在KerasAPI都融入tensorflow2.0进去了,因此学tensorflow就行,而...
了解了一般的迁移学习玩法后, 我们看看前辈们还有哪些新玩法. 多任务学习, 或者强化学习中的 learning to learn, 迁移机器人对运作形式的理解, 解决不同的任务. 炒个蔬菜, 红烧肉, 番茄蛋花汤虽然菜色不同, 但是做菜的原则是类似的. 又或者 google 的翻译模型, 在某些语言上训练, 产生出对语言的理解模型, 将...