自适应学习率调度器(Adaptive Learning Rate Scheduler):根据模型在训练过程中的表现来动态地调整学习率。常见的自适应学习率调度器有AdaGrad、RMSprop和Adam等。这些调度器可以根据参数的梯度和历史信息来自适应地调整学习率,以提高模型的收敛速度和稳定性。 TensorFlow 2.0提供了tf.keras.optimizers模块,其中包含了各种优...
其中,learning_rate是初始学习率,decay_rate是衰减率,global_step表示从0到当前的训练次数,decay_steps用来控制衰减速度。指数衰减学习率是先使用较大的学习率来快速得到一个较优的解,然后随着迭代的继续,逐步减小学习率,使得模型在训练后期 更加稳定。指数型学习率衰减法是最常用的衰减方法,在大量模型中都广泛使用。
return w - self.learning_rate * grad_wrt_w / np.sqrt(self.Eg + self.eps) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 3.6 Adam 自适应动量估计算法,adaptive moment estimation class Adam(): def __init__(self, learning_rate=0.001, b1=0.9, b2=0.999)...
In short, this algorithm decays the learning rate, but it does so faster for steep dimensions than for dimensions with gentler slopes. This is called an adaptive learning rate. It helps point the resulting updates more directly toward the global optimum. One additional benefit is that it require...
TensorFlow 提供了 2 种方法可以做到这一点,详细解释可参考:http://stackoverflow.com/questions/33919948/how-to-set-adaptive-learning-rate-for-gradientdescentoptimizer;但这里进行了总结。 使用梯度下降优化的变体 TensorFlow 带有多种支持学习率变化的梯度下降优化器,例如 tf.train.AdagradientOptimizer 和 tf.train...
TensorFlow 提供了 2 种方法可以做到这一点,详细解释可参考:http://stackoverflow.com/questions/33919948/how-to-set-adaptive-learning-rate-for-gradientdescentoptimizer;但这里进行了总结。 使用梯度下降优化的变体 TensorFlow 带有多种支持学习率变化的梯度下降优化器,例如 tf.train.AdagradientOptimizer 和 tf.train...
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2.4 Adaptive Moment Estimation(Adam) 现在我们讲最后一个优化器,Adam,它相当于RMSprop + Momentum,也就是拥有了这两者的优点,因此博主在很多优秀的论文都能看到很多小伙伴都用它来做神经网络的优化器。所以,一般不知道怎么选,那就选最强的就对了。 讲到这了,怎么能不上个优秀的动图来总结下刚刚过的知识点,然...
TensorFlow 提供了 2 种方法可以做到这一点,详细解释可参考:http://stackoverflow.com/questions/33919948/how-to-set-adaptive-learning-rate-for-gradientdescentoptimizer;但这里进行了总结。 使用梯度下降优化的变体 TensorFlow 带有多种支持学习率变化的梯度下降优化器,例如 tf.train.AdagradientOptimizer 和 tf.train...
同样,用来计算梯度下降的方法也有很多,这里我们采用了 Adaptive Moment Estimation (Adam) 优化法,即自适应矩估计的优化方法,具体在 TensorFlow 中的体现是 tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss) 函数。这里我们需要传入 learning_rate 参数以决定计算梯度时的步进长度。