LearningRate

梯度下降实用技巧II之学习率 Gradient descent in practice II -- learning rate

梯度下降实用技巧II之学习率GradientdescentinpracticeII--learningrate梯度下降算法中的学习率（learningrate）很难确定，下面介绍一些寻找的实用技巧。
u012328159·2016-03-31 23:00

Coursera Machine Learning 课程笔记之第二周：梯度下降详解

学习速率(LearningRate):α的取值就决定了学
jibancanyang·2015-12-23 11:00

Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解

Caffe中learningrate和weightdecay的理解在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。
u010025211·2015-11-26 14:00

LambdaMART简介——基于Ranklib源码（二 Regression Tree训练）

lambdaMART就以计算的每个doc的 $\lambda$ 值作为label，训练Regression Tree，并在最后对叶子节点上的样本 $lambda$ 均值还原成 $\gamma$ ，乘以learningRate
·2015-11-12 18:25

python 机器学习——从感知机算法到各种最优化方法的应用（python）

二基本概念与定义三感知机学习算法的原始形式以误分数为损失函数四基于最优化方法的变体梯度下降随机梯度下降五python实战1类接口设计2感知机的基本形式以误分数为损失函数3平方误差之和损失函数下的感知机的梯度下降解31考察learningrate
lanchunhui·2015-10-25 07:00

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减
u014114990·2015-08-19 13:00

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减
lien0906·2015-08-10 15:11

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减
lien0906·2015-08-10 15:00

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

（本文会不断补充）学习速率（learningrate，η）运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速
Danieljf24·2015-07-14 09:09

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

（本文会不断补充）学习速率（learningrate，η）运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速
Daniel_djf·2015-07-14 09:00

ML—逻辑回归算法(MATLAB)

经验损失对应的训练样本先验概率最大化算法=随机梯度上升法逻辑回归MATLAB代码比较简单，如下所示，循环对所有的样本，进行梯度上升算法function[w]=LogisticRegression(x,y,learningRate
zhangzhengyi03539·2015-06-20 18:00

ML—感知机算法(MATLAB)

不同的是感知机采用分错的样本与分类超平面的距离作为损失函数，下面的算法基于随机梯度下降法，采用异步方式达到收敛状态function[w]=perceptionLearn(x,y,learningRate
warm stone·2015-06-19 22:25

ML—感知机算法(MATLAB)

不同的是感知机采用分错的样本与分类超平面的距离作为损失函数，下面的算法基于随机梯度下降法，采用异步方式达到收敛状态function[w]=perceptionLearn(x,y,learningRate
zhangzhengyi03539·2015-06-19 22:00

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

（本文会不断补充）学习速率（learningrate，η）运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习
u014568921·2015-06-16 18:00

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减
ZhikangFu·2015-06-03 09:00

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

学习速率（learningrate，η）运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率η。下面讨论在训练时选取η的策略。固定的学习速率。
u010910436·2015-05-19 19:00

Coursera Machine Learning 学习笔记（十）

-Learningrate       在梯度下降算法中，算法收敛所需要的迭代次数根据模型的不同而不同。
u013538664·2015-03-16 12:00

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

（本文会不断补充）学习速率（learningrate，η）运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率η。下面讨论在训练时选取η的策略。固定的学习速率。
u012162613·2015-03-14 23:00

机器学习入门：Linear Regression与Normal Equation

NormalEquation；(2)GradientDescent与NormalEquation的优缺点；前面我们通过GradientDescent的方法进行了线性回归，但是梯度下降有如下特点：(1)需要预先选定Learningrate
memray·2013-06-04 16:00

机器学习入门：Linear Regression与Normal Equation

NormalEquation；(2)GradientDescent与NormalEquation的优缺点；前面我们通过GradientDescent的方法进行了线性回归，但是梯度下降有如下特点：(1)需要预先选定Learningrate
xiazdong·2012-09-06 11:00
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