LearningRate 第5页

Linear Regression 线性回归

LinearRegression线性回归问题描述构建模型损失函数（LossFunction）梯度下降（GradientDescent）LearningRate的选择求取损失函数最小值正则项总结代码实现一次模型二次模型二次模型

Aroundchange·2022-03-23 07:30

mmdetection、yolo系列等目标检测任务的学习率调度器

学习率(Learningrate，简称lr)作为目标检测这类监督学习中最重要的超参，其决定着分类函数或边界框回归函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。

@会飞的毛毛虫·2022-03-17 07:17

基于Pytorch的机器学习Regression问题实例（附源码）

文章目录写在前面声明本文目的学前准备构建神经元网络要解决什么问题构建Python代码运行结果优化神经元网络增加学习次数调整LearningRate调整优化方式激活函数小结增加神经元个数FatLearning

使者大牙·2022-03-15 07:40

花书《深度学习》《Deep Learning》学习笔记chapter 6

基于梯度的学习参考链接:Anoverviewofgradientdescentoptimizationalgorithms梯度下降法:拟合函数:损失函数梯度:迭代过程:沿着负梯度方向更新参数，其中为学习率(learningrate

no0758·2022-02-22 03:02

《机器学习》第一周/第二周

Gradientdescent就是将costfunction对parameter（我们用希腊符号theta表示）求导之后乘以learningrate（我们用希腊字母alpha表示），再用原来parameter

曹志文·2022-02-11 19:42

NLP算法岗面试前的知识点总结

学习率为什么使用warm-up优化策略有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合，保持分布的平稳；有助于保持模型深层的稳定性（decay）热启动到最大learningrate之后为什么还要

鲜芋牛奶西米爱solo·2022-02-10 21:49

超参的处理

常见参数：学习率（learningrate）批量大小（batchsize）动量（momentum）权重衰减（weightdecay）

丽华问答机器人LQAB·2022-02-03 08:42

Python深度学习神经网络基本原理

1.步长（Learningrate）：步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用上面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。

·2021-10-20 17:28

深度学习——形象理解梯度下降、learning rate(学习率)

目录写在前面梯度下降LearingRate(学习率)LearingRate(学习率)的影响LearingRate比较小LearingRate较大写在前面当初在学习梯度下降和LearningRate的时候

暮尘依旧·2021-09-28 14:44

利器中的利器：深度学习的实战要点

常见参数：学习率（learningrate）批量大小（batchsize）动量（momentum）权重衰减（weightdecay）基础背景知识：深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML

丽华问答机器人·2021-06-22 13:42

深度学习网络调参

一、参数角度1.学习率learningratio从0.01到10的-6或-7就可以了Contouringlearningratetooptimizeneuralnetslargebatchsize与learningrate

墙上的网线·2021-06-13 01:29

深度学习——学习率与warm up

学习率设定learningrate(lr)是神经网络炼丹最重要的参数，没有之一没有特定规律，理论上来说，通常学习率过小->收敛过慢，学习率过大->错过局部最优实际上来说，可能：学习率过小->不收敛，学习率过大

科技多·2021-06-06 18:35

收藏 | 机器学习、深度学习调参手册

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

SophiaCV·2021-05-30 18:00

Pytorch 中的optimizer使用说明

怎样构造Optimizer要构造一个Optimizer，需要使用一个用来包含所有参数（Tensor形式）的iterable，把相关参数（如learningrate、weig

·2021-05-24 12:56

天桥调参师秘籍：一份深度学习超参微调技术指南

尤其是针对学习率（learningrate）、批量大小（batchsize）、动量（momentum）和权重衰减（weightdecay）这些超参数而言，没有简单易行的方法来设置。

阿里云云栖号·2021-04-18 10:43

天桥调参师秘籍：一份深度学习超参微调技术指南

尤其是针对学习率（learningrate）、批量大小（batchsize）、动量（momentum）和权重衰减（weightdecay）这些超参数而言，没有简单易行的方法来设置。

城市中迷途小书童·2021-04-15 06:39

梯度下降（Gradient Descent）原理以及Python代码

梯度下降是一个迭代算法，具体地，下一次迭代令是梯度，其中是学习率(learningrate)，代表这一轮迭代使用多少负梯度进行更新。梯度下降非常简单有效，但是其中的原理是怎么样呢？

庞加莱·2021-02-10 04:50

Pytorch(3):梯度下降，激活函数与loss，反向传播算法，交叉熵，MNIST测试实战

2、learningratelearningrate如果太小，那么梯度下降太慢，计算时间太长learningrate太大的话，梯度下降可能会反复在局部最小值两端横跳让lr在梯度较大时，大一些，在梯度较小时

weixin_51182518·2021-02-01 12:31

深度学习笔记(五)：学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决

文章目录1.学习率的作用2.学习率太大有何影响3.学习率太小有何影响4.如何进行学习率设置5.学习率缓减机制1.学习率的作用学习率(learningrate),作为监督学习以及深度学习中重要的超参，它控制网络模型的学习进度

ZZY_dl·2021-01-31 01:11

python常见代码段

argsimportargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--lr',default=0.001,help='learningrate

log1302·2021-01-21 10:32

一文搞懂pytorch中的学习率优化策略，torch.optim.lr_scheduler

一文搞懂pytorch中的学习率优化策略，torch.optim.lr_schedulertorch.optim.lr_scheduler提供了三种根据epoch训练数来调整学习率（learningrate

jhsignal·2021-01-08 18:02

机器学习实践：TensorFlow最后一个epoch训练损失函数显著增大

问题10个epoch，运行到最后一个时，训练数据集的损失函数显著增大解决步骤检查learningrate，发现学习率平滑减小，符合预期没有问题检查梯度截断是否有效。梯度上没有问题。

公众号YueTan·2020-12-27 17:42

机器学习笔试题汇总

文章目录树特征工程样本处理K近邻聚类深度学习分类距离、相似度指标性能评价HMM数学树1、在以下集成学习模型的调参中，哪个算法没有用到学习率learningrate？

BlackEyes_SGC·2020-11-25 21:19

机器学习笔记-正则化线型回归与逻辑回归

损失函数代码表示#正则化模型importnumpyasnpdefsigmoid(z):return1/(1+np.exp(-z))正则化线型回归#正则化线性回归deflinearcostReg(theta,X,y,learningRate

勤劳的约德尔人·2020-09-16 19:56

【网课笔记】Fast.ai-2019 || Week1&2 - Image Classification & Data cleaning and production

ImageClassification】*ForumLesson1正则表达式资源：见Forum涉及论文1、Adisciplinedapproachtoneuralnetworkhyper-parameters:Part1–learningrate

3stone_·2020-09-16 15:13

如何估算深度神经网络的最优学习率

学习率（learningrate）是调整深度神经网络最重要的超参数之一，本文作者PavelSurmenok描述了一个简单而有效的办法来帮助你找寻合理的学习率。

机器之心V·2020-09-16 02:51

Backpropagation算法

predictedvalue)与真实值(targetvalue)之间5.3反方向（从输出层=>隐藏层=>输入层）来以最小化误差(error)来更新每个连接的权重(weight)5.4算法详细介绍输入：D：数据集，l学习率(learningrate

南归北渡·2020-09-14 21:01

深度学习中如何选择好的优化方法（optimizer）【原理】

除了随机梯度初始化（SGD），在深度学习中还有很多其他的方法可以对网络进行优化1.减少网络收敛时间2.除了学习率（learningrate）还有更多其他的参数3.比SGD到达更高的分类准确率一.自适应学习率为了更好的理解优化的方法

DananWu·2020-09-13 06:44

目标检测中回归损失函数

SmoothL1Loss假设x为预测框和真实框之间的数值差异，常用的L1和L2Loss定义为：上述的3个损失函数对x的导数分别为：从损失函数对x的导数可知：损失函数对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learningrate

塔塔的守护者·2020-09-12 18:35

神经网络模型loss不收敛、不下降问题汇总

一、模型不收敛主要有以下几个原因：1.learningrate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题这个是新手最常见的情况——为啥网络跑着跑着看着要收敛了结果突然飞了呢？

Andrewlu58·2020-09-11 20:07

loss曲线震荡（模型不收敛、acc震荡）

(比如大数据集下每跑一个数据进行一次权重偏置更新这种玄学问题)检查训练软逻辑是否有错，尝试逐步减小learningrate，或者使用剃度裁剪或其他巧妙方法控制训练时梯度，避免梯度爆炸的问题。

dabingsun·2020-09-11 18:43

【深度学习调参】深度学习模型面临的挑战与24种优化策略详解

学习算法的构成1.4.1损失函数1.4.2权重初始化1.4.3批次大小1.4.4学习率1.4.5训练周期2.深度学习模型优化策略2.1更好的学习技术2.1.1批次大小（BatchSize）2.1.2学习率（LearningRate

datamonday·2020-09-10 20:40

深度学习调参技巧

2.深度学习中的主要参数学习率（learningrate）：学习率的取值一般是1、0.1、0.01、0.001等，我的建议是学习率从大到小，因为大的学习率运算的快，验证错误的速度快。

weixin_30617737·2020-09-10 19:31

李宏毅机器学习课程笔记Lesson1-Regression - Case Study

goodnessoffunctionstep3：选出bestfunction采用梯度下降得到最佳答案gradientdescent的步骤是：先选择参数的初始值，再向损失函数对参数的负梯度方向迭代更新，learningrate

长弓Smile·2020-09-10 18:44

深度学习调参

learningrates）、batch_size（批处理参数：每次训练的样本数）、训练代数（epochs）、dropout模型类的参数：隐含层数（hiddenlayers）、模型结构的参数（如RNN）优化类的参数学习率LearningRate

泛起的涟漪·2020-09-10 16:05

训练集准确率97%（很高），测试集准确率50%~60%（很低），解决方案探索

训练集在训练过程中，loss稳步下降，准确率上升，最后能达到97%验证集准确率没有升高，一直维持在50%左右（二分类问题，随机概率）测试集准确率57%在网上搜索可能打的原因：1.learningrate

qq_35703457·2020-09-10 16:44

深度学习调参技巧

learningrate取0.1（数据集越大，模型越复杂，应取值越小），weightdecay取0.005，momentum取0.9。dropout加ReLu。

杨良全·2020-09-10 10:58

模式识别课堂笔记——优化函数总结

,这部分是冗余的)可以在线更新有几率跳出一个比较差的局部最优而收敛到一个更好的局部最优甚至是全局最优缺点:容易收敛到局部最优，并且容易被困在鞍点2、AdagradAdagrad算法能够在训练中自动的对learningrate

Mosay_dhu·2020-08-25 17:20

探究Transformer中PostNorm/PreNorm/Initialization/LearningRate之间的关系

论文：OnLayerNormalizationintheTransformerArchitecture推荐说明：我们知道，在原始的Transformer中，LayerNorm在跟在Residual之后的，我们把这个称为Post-LNTransformer；而且用Transformer调过参的同学也知道，Post-LNTransformer对参数非常敏感，需要很仔细地调参才能取得好的结果，比如必备的

sliderSun·2020-08-24 03:14

【机器学习（李宏毅）】四、Gradient Descent

梯度下降的步骤Tip1：Tunningyourlearningrates对于LearningRate，左右两个图表达的是一个意思：对于small的lea

zlm丶·2020-08-23 05:14

4-2 4-3 4-4 Gradient Descent for Multiple Variables

梯度下降算法Tricks①FeatureScaling：多个变量（也可称为特征）的数量级能接近similarscale例如【0，1】【-1，1】区间MeanNormalization：xi由xi-ui替代②LearningRate

Mumu_Mill·2020-08-23 05:03

ECG分类（二）

batchsize=64learningrate=0.01totaltrainingprocess=100epochs（个人觉得这里没有使用图像处理中的3x3，1x1等更小卷积核，

kahuifu·2020-08-22 12:03

神经网络为什么要归一化？

在这里，我简单说下自己的直观理解：由于数据的分布不同，必然会导致每一维的梯度下降不同，使用同一个learningrate也就很难迭代到代价函数最低点。

jingyi130705008·2020-08-21 14:51

RNN模型训练经验总结

搭建模型设置端到端的训练评估框架forwardpropagation设置激活函数dropoutbackpropagation设置学习率learningrate优化算法避免出现NaN的几个方法利用好过拟合

lxy_Alex·2020-08-20 05:22

PyTorch项目应用实例(四)设置learning_rate的decay

背景：训练的过程之中，需要对learningrate设置decay。我们现在设置learningrate，然后将它进行衰减，从而获得更好的效果。

祥瑞Coding·2020-08-19 05:58

深度学习实战（十七）——学习率 (learning rate)的设置

Introduction学习率(learningrate)，控制模型的学习进度：lr即stride(步长)，即反向传播算法中的η：学习率大小学习率大学习率小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用

马大哈先生·2020-08-19 03:57

pytorch LearningRate 的调整方法总结

pytorchV1.60提供了10种learningrate调整方法，这里做一个简单的总结。所有的学习率调整方法可以分3大类，分别是有序调整，自适应调整，自定义调整。

JL_Jessie·2020-08-19 02:13

深度学习: 学习率 (learning rate)

Introduction学习率(learningrate)，控制模型的学习进度：lr即stride(步长)，即反向传播算法中的ηη：ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn学习率大小学习率大学习率小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用

longgggggggggggggggg·2020-08-19 02:22

pytorch设置学习率衰减（learning rate decay）

很多时候我们要对学习率（learningrate）进行衰减，下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减：defadjust_learning_rate(optimizer,epoch):"

Lavi_qq_2910138025·2020-08-19 02:40

如何在 PyTorch 中设定学习率衰减（learning rate decay）

很多时候我们要对学习率（learningrate）进行衰减，下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减：defadjust_learning_rate(optimizer,epoch):"

疯狂的小猪oO·2020-08-19 00:13

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