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猴子喜
作用：创建随着Step衰减的学习率举个例子：例子decaystep解释：走多少步就按照某个比率（衰减率）衰减一次学习率什么叫steps？他是梯度更新的次数，一般就是batch的数目。就是说每一个batch的数据会更新一次梯度。所以decaysteps又可以表达为，经过多少batch，才衰减一次学习率比如decaysteps是5，那么就是说，每计算5个batch的数据，更新5次梯度，衰减一次学习率，
- Tensorflow中的指数学习率，指数滑动平均，global_step,num_updates,staircase参数等
edward_zcl
人工智能-神经网络
TensorFlow笔记：指数衰减学习率学习率决定了参数更新的幅度。通常我们希望在学习开始阶段提供一个较大的学习率，使得参数快速更新，达到最优解附近。然后随着训练的进行，我们希望在学习率随着训练次数的增加而减少，即在接近最优解的时候能够以较小的学习率逼近最优解TensorFlow为我们提供了tf.train.exponential_decay()函数实现这个功能tf.train.exponenti
- Tensorflow梯度下降常用的常用优化方法
Infinite &
tensorflow
Tensorflow梯度下降常用的常用优化方法1.tf.train.exponential_decay()指数衰减学习率：#tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_steps,decay_steps,decay_rate,staircase=True/False)：#指数衰减学习率#learning_rate-学习率#global_steps
- tensorflow learning rate的设置
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一、分段常数衰减tf.train.piecewise_constan()二、指数衰减tf.train.exponential_decay()三、自然指数衰减tf.train.natural_exp_decay()四、多项式衰减tf.train.polynomial_decay()五、余弦衰减tf.train.cosine_decay()线性余弦衰减tf.train.linear_cosine_de
- 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.train.exponential_decay()
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tf.train.exponential_decay实现指数衰减率。通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，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。tf.train.exponential_decay格式：tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_,decay_steps,decay_rate,sta
- Training注意事项
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1.lr_rate=tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,4000,0.96,staircase=True)optimizer=tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=lr_rate,momentum=0.95,use_nesterov=True)train_op=optimizer.mi
- Tensorflow中tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)
昆仑-郑教主
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在Tensorflow中，为解决设定学习率(learningrate)问题，提供了指数衰减法来解决。通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。步骤：1.首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解);2.然后通过迭代逐步减小学习率(目的：为使模型在训练后期更加稳定);代码实现：decayed_learning_rate=learining_rate*de
- 【北京大学】人工智能实践：Tensorflow笔记（二）：优化
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文章目录2.1损失函数2.2学习率2.3滑动平均2.4正则化2.1损失函数神经元模型：激活函数：神经网络复杂度：损失函数：softmax()函数使输出满足概率分布要求，因此可用下图中代码实现交叉熵损失函数：2.2学习率TensorFlow中的tf.train.exponential_decay()指数衰减法2.3滑动平均MOVING_AVERAGE_DECAY：衰减率，是一个超参数。trainab
- 【持续更新】tensorflow学习中的一些笔记
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1.指数衰减函数的参数和计算方程：tensorflow提供了一个灵活的学习率设置方法，指数衰减函数tf.train.exponential_decay()，它的计算实现如下：decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)其中decay_rate是衰减系数（取值小于1，比如0.1），global_ste
- TensorFlow入门基础知识（七）tf.train.exponential_decay的用法
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tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase=False,name=None)Appliesexponentialdecaytothelearningrate.Whentrainingamodel,itisoftenrecommendedtolowerthelearning
- Tensorflow(2)-exponential_decay
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学习率衰减，对于训练非常重要。在TF中可以用exponential_decay()官方API文档tf.train.exponential_decay()Parameters:1)learning_rate2)global_step3)decay_steps4)decay_rate5)staircase=False6)name=Nonedecayed_learning_rate=learning_r
- TensorFlow之二—学习率 (learning rate)
SongpingWang
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- tensorflow学习笔记（三十六）：learning rate decay
ke1th
tensorflowtensorflow学习笔记
learningratedecay在训练神经网络的时候，通常在训练刚开始的时候使用较大的learningrate，随着训练的进行，我们会慢慢的减小learningrate。对于这种常用的训练策略，tensorflow也提供了相应的API让我们可以更简单的将这个方法应用到我们训练网络的过程中。接口tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step
- tensorflow学习率设置方式
林楚海
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1.指数衰减方式当选择指数衰减方式更新学习率时，学习率的更新公式如下：也就是当模型的参数每更新decay_steps次时，学习率就更新一次，变为原来的decay_rate倍。importtensorflowastflearning_rate=tf.train.exponential_decay(learning_rate,#初始学习率global_step,#当前迭代的stepdecay_step
- [tf]学习率指数衰减
VanJordan
global_step=tf.Variable(0)learning_rate=tf.train.exponential_decay(0.1,global_step,100,0.96,staircase=True)#生成学习率learning_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(.....,global_st
- 深度学习 指数衰减法
LiuHDme
今天记录一下我花了一些时间才理解的一个概念——指数衰减法（exponentialdecay）为什么要使用指数衰减法在神经网络的参数更新过程中，学习率不能太大也不能太小，太大可能会导致参数在最优值两侧来回移动，太小会大大降低优化速度，为了解决学习率的问题，TensorFlow提供了一种灵活的学习率设置方法，即指数衰减法。函数及参数对应的命令为tf.train.exponential_decay，通过
- TensorFlow实现指数衰减学习率的方法
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在TensorFlow中，tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率，通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，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。tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase,
- 有关Tensorflow梯度下降常用的优化方法分享
数学改变世界
1.tf.train.exponential_decay()指数衰减学习率：#tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_steps,decay_steps,decay_rate,staircase=True/False)：#指数衰减学习率#learning_rate-学习率#global_steps-训练轮数#decay_steps-完整的使用
- TensorFlow中的Learning rate decay介绍
EdwardLee
在模型训练DL模型时，随着模型的epoch迭代，往往会推荐逐渐减小learningrate，在一些实验中也证明确实对训练的收敛有正向效果。对于learningrate的改变，有定制衰减规则直接控制的，也有通过算法自动寻优的。这里主要介绍下TF自带的两种衰减方法：指数衰减和多项式衰减。指数衰减（tf.train.exponential_decay）方法原型：tf.train.exponential_
- Tensorflow 可变学习率 learning rate
lucientlau
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- 神经网络的优化
陈辻柒
1、学习率的设置-----指数衰减法TensorFlow提供了tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率。通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，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。exponential_decay函数会指数级的减小学习率，实现了以下代码功能：decayed_learning_rate=learni
- TensorFlow衰减学习率tf.train.exponential_decay
一位学有余力的同学
加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learningratedecay)假设你要使用mini-batch梯度下降法,mini-batch数量不大,大概64或者128个样本,但是在迭代过程中会有噪音,下降朝向这里的最小值,但是不会精确的收敛,所以你的算法最后在附近摆动.,并不会真正的收敛.因为你使用的是固定的α,在不同的mini-batch中有杂音,致使其不能精确
- Tensorflow——tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)
SpareNoEfforts
简介在Tensorflow中，为解决设定学习率(learningrate)问题，提供了指数衰减法来解决。通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。学习率较大容易搜索震荡（在最优值附近徘徊），学习率较小则收敛速度较慢，那么可以通过初始定义一个较大的学习率，通过设置decay_rate来缩小学习率，减少迭代次数。tf.train.exponential_decay
- 对于tensorflow学习率的理解：global_step;decay_steps
Hero_Never_GIVE_UP
tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase=False,name=None)#学习率迭代公式：decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)global_step=0，则依次
- TensorFlow笔记：指数衰减学习率
iambabao
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学习率决定了参数更新的幅度。通常我们希望在学习开始阶段提供一个较大的学习率，使得参数快速更新，达到最优解附近。然后随着训练的进行，我们希望在学习率随着训练次数的增加而减少，即在接近最优解的时候能够以较小的学习率逼近最优解TensorFlow为我们提供了tf.train.exponential_decay()函数实现这个功能tf.train.exponential_decay()函数定义tf.tra
- tensorflow中学习率、过拟合、滑动平均的学习
lilong117194
Tensorflow
1.学习率的设置我们知道在参数的学习主要是通过反向传播和梯度下降，而其中梯度下降的学习率设置方法是指数衰减。通过指数衰减的学习率既可以让模型在训练的前期快速接近较优解，又可以保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而更加接近局部的最优解。在tensorflow中提供了一个灵活的学习率设置方法，tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减，其实现的原理如下：decayed_l
- 神经网络优化-----学习率（指数衰减学习率）
摒除杂念
深度学习
神经网络优化中，使用指数衰减学习率，可以在迭代初期得到较高的下降速度，可以在较小的训练轮数下获得更好的收敛度在python中可以用这行代码实现：
learning_rate=tf.train.exponential_decay(LEARNING_RATE_BASE,global_step,LEARNING_RATE_STEP,LEARNING_RATE_DECAY,staircase=True)
- tf.train.exponential_decay()函数(指数衰减率的定义)
GeorgeAI
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在Tensorflow中,为解决设定学习率(learningrate)问题，提供指数衰减法来解决。通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。步骤：1.首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解);2.然后通过迭代逐步减小学习率(目的：为使模型在训练后期更加稳定);代码实现：global_step=tf.Variable(0,trainable=Fals
- learning rate 调整方法
hellocsz
在模型训练DL模型时，随着模型的epoch迭代，往往会推荐逐渐减小learningrate，在一些实验中也证明确实对训练的收敛有正向效果。对于learningrate的改变，有定制衰减规则直接控制的，也有通过算法自动寻优的。这里主要介绍下TF自带的两种衰减方法：指数衰减和多项式衰减。指数衰减（tf.train.exponential_decay）方法原型：tf.train.exponential_
- Tensorflow中tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)
ddy_sweety
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在神经网络的训练过程中，学习率(learningrate)控制着参数的更新速度，tf.train类下面的五种不同的学习速率的衰减方法。tf.train.exponential_decaytf.train.inverse_time_decaytf.train.natural_exp_decaytf.train.piecewise_constanttf.train.polynomial_decay本文
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接（join 或者inner join ）
SQL语法：
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
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- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址：
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：
在A类中定义属性和方法；
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int age；
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- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践（一）
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点：
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置：
1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。
例如：
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的，加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
１、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup：172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念：
VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。
DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。
为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
