LearningRate 第4页

深度学习调参技巧

深度学习调参技巧一、寻找合适的学习率（learningrate）二、learning-rate与batch-size的关系三、权重初始化四，dropout五，多模型融合六、差分学习率与迁移学习七、多尺度训练八

Ap21ril·2022-11-25 17:22

写给新手：2021版调参上分手册！

希望对新晋算法工程师有所助力呀～寻找合适的学习率(learningrate)学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式

Datawhale·2022-11-25 12:13

深度学习调参tricks总结！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：山竹小果，来源：NewBeeNLP寻找合适的学习率(learningrate)学习率是一个非常非常重要的超参数

Datawhale·2022-11-25 12:42

机器学习之批训练

机器学习入门之重要参数的理解第一章批数据训练（batch）第二章训练轮数（epoch）第三章学习率（LR:learningrate）第四章图像区块（patch）第五章滤波器（filter）目录机器学习入门之重要参数的理解前言一

Being me·2022-11-24 22:30

李宏毅机器学习笔记Day6——神经网络训练技术

Learningrate不能是one-size-fits-all，不同的参数需要不同的Learningrate，引入Parameterdependent。

RosieDragon·2022-11-24 10:38

李宏毅《机器学习》| 神经网络训练不起来怎么办(下)

目录三、自动调整学习速率(LearningRate)1.loss无法再下降时，gradient真的很小吗？

哒卜琉歪歪·2022-11-24 10:38

李宏毅机器学习笔记Day3——梯度下降

2.梯度下降的tips（1）调learningrate我们可以看到Loss的变化调learningrate的情形与方法Adagrad：每个参数分开考虑，其中要考虑rootmeansquare（2）StochasticGradientDescent

RosieDragon·2022-11-24 07:46

深度学习参数介绍&作用（持续更新）

文章目录前言一、深度学习参数介绍1.batchsize2.iterations3.epoch4.learningrate二、深度学习参数之间的关系1.模型训练时trainloss与testloss的分析前言提示

努力学编程的Skye·2022-11-23 20:26

深度学习--超参数（持续更新）

卷积核数量和卷积核尺寸3.神经网络层数（也称深度）layers3.1深层神经网络隐藏层数4.隐藏层神经元个数hiddenunits5.输出神经元的编码方式6.神经元激活函数（二）优化参数1.学习率α（learningrate

Kevin404ar·2022-11-23 20:53

【深度学习】超参数优化简单介绍

往往机器学习/深度学习的算法中包含了成千上百万的参数，这些参数有的可以通过训练来优化，例如神经网络中的权重（Weight）等，我们称为参数（Parameter），也有一部分参数不能通过训练来优化，例如学习率（Learningrate

别出BUG求求了·2022-11-23 06:57

一文详解超参数调优方法

神经网络模型的参数可以分为两类：模型参数，在训练中通过梯度下降算法更新；超参数，在训练中一般是固定数值或者以预设规则变化，比如批大小（batchsize）、学习率（learningrate）、正则化项系数

PaperWeekly·2022-11-22 20:58

Lecture 2 What to do if my network fails to train

（一）局部最小值(localminima)与鞍点(saddlepoint)（二）批次(batch)与动量(momentum)（三）自动调整学习率(LearningRate)（四）损失函数(Loss)也可能有影响

壁花lhh·2022-11-22 18:11

gradient descent

learningratesetthelearningrateηcarefullyadaptivelearningratesReducethelearningratebysomefactoreveryfewepochs.learningrate

ZZZZ_Y_·2022-11-22 18:39

2022.5.1第四次周报

目录前言LearningRate分类ClassificationConvolutionalNeuralNetworks（CNN）为什么用CNN做影像辨识为什么可以用比较少的参数可以来做影像处理这件事情CNN

孙源峰·2022-11-21 15:08

【机器学习】课程笔记04_多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

多元梯度下降法演练1：特征缩放（GradientDescentinPracticeⅠ:FeatureScaling）多元梯度下降法演练2：学习率（GradientDescentinPracticeⅡ:LearningRate

雀栎·2022-11-20 23:37

深度学习超参数简单理解------ learning rate weight decay和momentum

LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。

阿拉蕾二·2022-11-20 03:42

学习笔记一：learning rate,weight decay和momentum的理解

LearningRate学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。

PADS123·2022-11-20 03:31

学习率预热(transformers.get_linear_schedule_with_warmup)

1.什么是warmupwarmup是针对学习率learningrate优化的一种策略，主要过程是，在预热期间，学习率从0线性（也可非线性）增加到优化器中的初始预设lr，之后使其学习率从优化器中的初始lr

orangerfun·2022-11-19 11:20

opencv c++ 高斯混合模型使用

Ptrbgsubtractor=createBackgroundSubtractorMOG2();//用于训练背景的帧数，如果不手动设置learningrate，history就被用于计算当前的learningrate

lucust·2022-11-19 10:58

PyTorch使用教程-PyTorch构建神经网络(下)

如果这些你都了解了那这节我们就能顺其自然的使用PyTorch给我们的封装来实现一个简单的DNN模型了网络模型一个简单的DNN应该有这三部分组成输入,隐藏,输出层有个好玩的游乐场可以自己组件DNN来拟合数据,其中的超参数有:Learningrate

YXHPY·2022-11-15 11:22

meta learning（李宏毅

metalearning：learntolearn学习如何学习大部分的时候deeplearning就是在调hyperparameter、调hyperparameter真的很烦，决定什么network的架构啊、决定learningrate

linyuxi_loretta·2022-11-14 15:23

机器学习-吴恩达梯度下降（笔记）

梯度下降表达式表达式解释梯度下降的直观理解学习率（learningrate）固定的学习率只能找到局部最小值J(w)靠近最小值的速度会逐渐变慢线性回归中的梯度下降求导过程：什么是梯度下降？

稀奇_·2022-11-07 16:06

机器学习笔记 Gradient Descent--递归下降

调整的过程就是GradientDescent在θ处的Gradient为：【梯度代表上升最快的方向，所以我们要减去梯度，既往下降最快的方向走】进一步把方程写成：LearningRate的影响下图

静静等花开·2022-11-07 16:00

Coursera吴恩达机器学习课程总结笔记及作业代码——第1,2周

Linearregression1Modelrepresentation2Costfunction3Gradientdescent4Gradientdescentforlinearregression1Mul2plefeatures2FeatureScaling3Learningrate4Featuresandpolynomialregression5Normalequa2on

一树荼蘼·2022-11-07 11:07

机器学习——手推单层感知机公式

O为感知机的输出，t为真值，采用MSE进行反向传播最后根据设定的learningrate，可以更新各自的w权重

MaloFleur·2022-11-01 14:53

DeepLearning:训练神经网络—学习率及BatchSize

训练神经网络—学习率及batchSize文章目录训练神经网络—学习率及batchSize1、学习率（LearningRate）定义调整策略人工调整策略策略调整学习率固定学习率衰减分段减缓分数减缓指数减缓余弦周期减缓自适应学习率衰减

RP_M·2022-10-30 17:39

牛顿法python实现_牛顿法求极值及其Python实现

PointSlopeForm)，直接贴一张高中数学讲义：因为我们一路沿着x轴去寻找解，所以迭代求f(x)=0的解得通用式为：与梯度下降相比，牛顿法也同样是沿着曲线的斜率去寻找极值，但是不存在需要自定义learningrate

weixin_39719585·2022-10-28 15:32

目标检测IoU GIoU DIoU CIoU EIoU Loss

SmoothL1LossIoULossGIoULossDIoULossCIoULossEIoULossL1L2Loss&SmoothL1LossL1Loss对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learningrate

球场书生·2022-10-04 15:43

深度学习入门之Momentum

此情况下，若想减少摆动浮动，只能采用比较小的learningrate，这同样将导致寻优的速度较低。而Momentum就是为解决此问题而来。参考：SGD原理及其缺点什么是动量？

赵孝正·2022-09-22 22:35

Datawhale-李宏毅深度学习/神经网络训练方法

目录局部最小值与鞍点如何找到Localminimaandsaddlepoint批次与动量Review:OptimizationwithbatchSmallBatchv.s.LargeBatchMomentum动量总结Learningrate

akriver·2022-09-14 07:24

手撕多层感知机神经网络（MLP）

/usr/bin/envpython3#coding=utf-8importnumpyasnpimportmathimportrandom#超参learningRate=0.1epochs=1iterate

Cocos2d-xx·2022-09-06 07:32

深度学习：WarmUp【针对学习率优化的一种方式：在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches之后再修改为预先设置的学习率来进行训练】

在实际中，由于训练刚开始时，训练数据计算出的梯度grad可能与期望方向相反，所以此时采用较小的学习率learningrate，随着迭代次

u013250861·2022-08-15 07:59

pytorch----深度学习中学习率的衰减策略

但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来控制，这个参数就是学习率（Learningrate）,也称为步长。学习率是神经网络优化时的重要超参数。

一只小小的土拨鼠·2022-08-15 07:56

pytorch四种学习率衰减策略

，如果learningrate开始为0.01，则当ep

breezehasai·2022-08-15 07:19

吴恩达机器学习视频课笔记【第4-5章】

多变量的线性回归4.1多元梯度下降法一些notation例子：预估房价多元线性回归方程关于多元线性回归多元梯度下降法4.2特征缩放scale缩放归一化(Meannormalization)4.3学习率(Learningrate

反正没几根头发·2022-07-29 07:50

【模型调参】【论文阅读】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

这里写目录标题一些规范可变的learningrate1模型训练中的小技巧1

学渣渣渣渣渣·2022-07-29 07:18

【机器学习-吴恩达】Week2 多变量线性回归——梯度下降&正规方程

TerminologyMultivariateLinearRegressionHypothesisGradientdescentformultiplevariablesGradientDescentinPracticeI-FeatureScalingFeatureScalingMeanNormalizationGradientDescentinPracticeII-LearningRate

Filbert的榛子·2022-07-20 07:52

机器学习算法如何调参？这里有一份神经网络学习速率设置指南

作者：JeremyJordan，机器之心编译，参与：黄小天、许迪每个机器学习的研究者都会面临调参过程的考验，而在调参过程中，学习速率（learningrate）的调整则又是非常重要的一部分。

weixin_34040079·2022-07-16 07:04

GAN(拟合sin函数)

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#torch.manual_seed(1)#reproducible#np.random.seed(1)#HyperParametersBATCH_SIZE=64LR_G=0.0001#learningrate

朴素.无恙·2022-07-13 07:07

B站：李宏毅2020机器学习笔记 3 —— 梯度下降Gradient Descent

blog.csdn.net/xczjy200888/article/details/124057616B站：李宏毅2020机器学习笔记3——梯度下降GradientDescent一、回顾：梯度下降二、学习率learningrate1

沐木金·2022-07-09 17:15

Pytorch 04天——梯度、激活函数、loss及其梯度

2、影响搜索过程的因素还有：1）initializationstatus2）learningrate（stepLR）3）momentum常见函数的梯度激活函数loss及其梯度1、MeanSquaredError

努力奔跑的憨憨啊·2022-06-29 07:47

pytorch中的梯度、激活函数和loss

寻找最小值：learningrate设置为0.001激活函数torch.sigmoid()torch.tanh()torch.relu()nn.L

Mr. Wanderer·2022-06-29 07:57

学习率-pytorch

定义：学习率(Learningrate)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。

沙洁·2022-06-23 02:54

【深度学习】李宏毅深度学习2022

文章目录机器学习基本概念介绍分类与回归训练攻略网络训练一些细节criticalpointbatch优化器和learningrate引出DL角度1引出DL角度2卷积神经网络CNNCNN引入角度1(本质的角度

可乐大牛·2022-06-07 07:31

炼丹宝典 | 深度学习调参tricks

作者|山竹小果原文|文末『阅读原文』处整理|NewBeeNLP寻找合适的学习率(learningrate)学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式

机器学习算法那些事·2022-05-20 15:16

炼丹宝典 | Deep Learning 调参 tricks

寻找合适的学习率(learningrate)学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定

文文学霸·2022-05-20 15:15

强化学习笔记1——ppo算法

根据OpenAI的官方博客,PPO已经成为他们在强化学习上的默认算法.如果一句话概括PPO:OpenAI提出的一种解决PolicyGradient不好确定Learningrate(或者Stepsize)

Shezzaaaa·2022-05-16 07:48

pytorch反向传播原理

然后根据w=w-learningrate*（learningra

Zhansijing·2022-05-02 07:26

三、深度学习基础2（前、反向传播；超参数）

超参数超参数:比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择

满满myno·2022-04-24 07:11

深度学习入门实战----利用神经网络识别自己的手写数字

定义神经网络classneuralNetwork:#initialisetheneuralnetworkdef__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate

码农男孩·2022-04-10 07:37

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