LearningRate 第6页

使用Pytorch实现学习率衰减/降低（learning rate decay）

在实验过程中我们可能都对learningrate的选取而苦脑过learningrate过小：loss降低过慢learningrate过大：loss可能达不到最优，而可能在最优值范围震动其比较如下图所示解决办法

fufu_good·2020-08-19 00:27

【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（二）

【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（二）learningrate学习率momentum动量torch.optim.SGDPytorch的十种优化器前面学习过了Pytorch中优化器optimizer

白桃乌龙茶·2020-08-19 00:01

TensorFlow游乐园介绍及其神经网络训练过程

learningrate--->学习率（是一个超参数，在梯度下降算法中会用到；学习率是

Coding_AlexH·2020-08-18 16:21

神经网络游乐园

http://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate

Magic_Anthony·2020-08-18 14:53

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。

天泽28·2020-08-18 12:20

argparse用法

argparse.ArgumentParser(description='PyTorchCIFAR10Training')parser.add_argument('--lr',default=0.1,type=float,help='learningrate

蓝鲸123·2020-08-17 20:51

Tensorflow中tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)

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。

昆仑-郑教主·2020-08-17 17:25

零基础入门深度学习三：梯度下降优化

tuning美['tjunɪŋ]:调整learningrate美[ˈlɚnɪŋret]:学习速率stochastic美[stə'kæstɪk]：随机的batch美[bætʃ]:一批dimension美[

wind_liang·2020-08-17 17:28

vgg-16网络结构 matlab程序

learningRate',lr,...'stride',1,...'pad',1);net.layers{end+1}=

阳光100！！！！·2020-08-17 10:22

关于tensorflow立FLAG

#flags=tf.app.flagsFLAGS=tf.app.flags.FLAGStf.app.flags.DEFINE_float('lr',0.0001,'learningrate')tf.app.flags.DEFINE_float

tania-you·2020-08-17 06:41

传统梯度下降法面临的挑战

上述方法中,每个参数的learningrate都是相同的，这种做法是

张荣华_csdn·2020-08-16 10:59

cs231以及迁移学习

在CNN中我们希望每层都normalization，可以用batchnormalizationlearningrate是第一个需要调整的超参数，但当他调好之后再调其他参数可能对learningrate的调整产生影

yuki___·2020-08-16 10:08

手撕机器学习线性回归

importnumpyasnpdeflinearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum):W=np.zeros(shape=[1,data_X.shape

笙不凡·2020-08-16 07:22

1.寻找最小Loss—梯度下降(Gradient Descent)算法原理

而w0增加多少是取决于-（learningrate*该点处的微分值），（因为该点处的微分值与w0的增加减少是相反的，所以要乘以一个负号

小甜姜！·2020-08-15 03:39

冲量（momentum）的原理与Python实现

但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，LearningRate）、如

ShellCollector·2020-08-14 03:48

优化器——SGD

θ：要更新的参数：learningrate：梯度更新方向SGD是通过每个样本来迭代更新一次，在样本量很大的情况下，可能只使用其中一部分的样本，就已经将θ迭代到最优解了。优点：

千岁千岁千千岁_·2020-08-13 18:32

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

deep_learninger·2020-08-08 22:20

神经网络模型、loss不收敛、不下降原因和解决办法

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？

ytusdc·2020-08-08 01:03

学习率(Learning rate)的理解以及如何调整学习率

1.什么是学习率(Learningrate)？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。

lty_sky·2020-08-06 12:19

神经架构搜索（NAS）综述

对于深度学习来说，超参数（Hyperparameter）主要有三类：优化参数（如learningrate，batchsize，weigh

慕木子·2020-08-04 12:42

深度学习拾遗

深度学习：hintonbp算法，李飞飞，吴恩达，黄广斌，路奇深度学习优化的超参数：1）学习率学习率（learningrate或作lr）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。

江海成·2020-08-03 20:51

李宏毅2020机器学习笔记2——回归：梯度下降算法、正则化

n：learningrate学习率（决定步长）可以看出来步长是变化的。越接近min，导数值越小，步长越小。梯度下降法：

babychrislee3·2020-08-02 23:59

keras中LearningRate选择

Time-BasedLearningRateScheduleKerashasatime-basedlearningrateschedulebuiltin.ThestochasticgradientdescentoptimizationalgorithmimplementationintheSGDclasshasanargumentcalleddecay.Thisargumentisusedinth

Xwei1226·2020-08-02 22:12

python网格编程 mnist

importnumpyimportscipy.specialimportmatplotlib.pyplotclassneuralNetwork:def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate

qinweibig·2020-08-01 14:45

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

lightty·2020-07-31 19:18

BP神经网络-手动编写Python类实现网络结构

neuralnetwork类的代码：classneuralNetwork:#初始化神经网络,构造函数def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate

爱编程的早起虫·2020-07-30 21:23

GD:Learning Rate

Ithasbeenproventhatiflearningrateαissufficientlysmall,thenJ(θ)willdecreaseoneveryiteration.就是说如果每次迭代不能使损失函数减小就有可能是learningrate

Nicoleqwerty·2020-07-29 21:48

深度学习-YOLOV3在百度点石数据集测试

训练过程阶段一：150个epoch，batch=10，learningrate为1e-3，每3个epoch，loss不下降，则降低为原来0.5，20个epoch不下

‘Atlas’·2020-07-29 14:02

各优化算法的优缺点整理

缺点：选择合适的learningrate比较困难，若设置过大，学习曲

Icevivina·2020-07-29 03:34

ReLU激活函数的缺点

例如，一个非常大的梯度流过一个ReLU神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是0.如果learningrate很大，那么很有可能网络中的40%的神经元都

zhu823655339·2020-07-28 13:39

(P6)如何用keras产生一个合适的模型【配置optimizer】

黑嘿白柏·2020-07-28 08:22

MNIST Handwritten Digit Recognition in PyTorch (Nerual Network)

utf-8#In[1]:importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplt#In[2]:#SetparametersbatchSize=64learningRate

西域狂猪·2020-07-28 08:30

BiLSTM + CRF 命名实体识别实践（下）

（2）learningrate设置多少合适？（3）sequence_len不固定会给模型带来多大的提升？（4）batch_size不固定，方便预测（5）词向量的预训练能给模型带来哪些好处？

jingyi130705008·2020-07-28 00:02

Xgboost建模

xgboost参数选择较高的学习速率(learningrate)。一般情况下，学习速率的值为0.1。但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动。

aliexie2869·2020-07-27 18:07

机器学习算法调优

经验来说，L-BFGS在小数据上收敛更快效果更好；Adam在大数据上表现很好；SGD在参数learningrate调整好的基础效果更好。调参首先隐含层个数。

Young_Gy·2020-07-14 06:14

龙曲良pytorch课程笔记（1）梯度下降

梯度下降算法核心公式:xn+1=xn-f`(x)*(learningrate)其中learningrate通常取0.001，手写数据一般0.01。它的取值会影响下降的速度（步长)，取值过大

魏公村欧阳娜娜·2020-07-13 21:11

激活函数Relu 及 leakyRelu

数学表达式：a=max(0,z)函数图像为：优点：由上图可以看出，Relu得到的SGD的收敛速度较快缺点：训练的时候很容易‘die'了，对于小于0的值，这个神经元的梯度永远都会是0，在实际操错中，如果learningrate

有丝吼·2020-07-13 13:52

关于线性回归：梯度下降和正规方程（gradient descend、normal equation）

线性方程：损失函数：梯度递减函数：参数更新函数：其中，是learningRate，可以根据经验取值{0.01,0

Cecilia_He·2020-07-12 16:47

神经网络模型不收敛原因、解决办法

数据预处理1.4.确保：归一化、标准化1.5.确保：数据Shuffle1.6.确保输出层的激活函数正确1.7.确保：y与loss是搭配的2.模型优化2.1.网络设定不合理2.2.正确初始化权重2.3.减小learningrate2.4

褚骏逸·2020-07-12 11:00

PPO学习记录

回答：OpenAI提出的一种解决PolicyGradient不好确定Learningrate

虹777·2020-07-12 11:51

贝叶斯优化

神经网络本身的数学模型很简单，想要它表现好，需要高超的调参技巧，比如隐层数量、每个隐层的单元数、梯度下降的步长（learningrate），每次minibatch所选择的样本数量等。

我就爱思考·2020-07-12 06:26

神经网络模型不收敛的处理

1、learningrate设大了0.1~0.0001.不同模型不同任务最优的lr都不一

rosefunR·2020-07-11 22:59

手写数字的数据集MNIST的一个小程序和试验结果分析

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.specialimportdatetimeclassneuralNetwork:def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate

chosen13·2020-07-10 17:57

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。

susandebug·2020-07-10 03:22

目标检测回归损失函数小结IOU、GIOU、DIOU、CIOU

|L1=∣x∣导数：L2Loss定义为：L2=x2L_2=x^2L2=x2导数：smoothL1Loss定义为：导数：从损失函数对x的导数可知：L1损失函数对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learningrate

yx868yx·2020-07-09 04:28

pva-faster-rcnn（caffe）绘制训练loss和lr曲线

同时，为了观察学习率的变化对loss的影响，同时在一个图中绘制出learningrate曲线。1保存训练日志创建一个sh文件，输入以下内容#!

ZONG_XP·2020-07-06 13:11

深度神经网络在图像识别应用中的演化【笔记】

修改的过程中，修改力度（learningrate）可以调整。开始的时候，拿不准的就学得快一慢，慢慢有把握了，就学得慢一点。【dropout】、【batchnormali

yonger_·2020-07-06 11:09

tensorflow,model,object_detection,训练loss先下降后递增，到几百万，解决tensorflow,model,object,detection,loss,incease...

现象：训练loss一开始下降一部分，跌代到若干次（具体多少和你的learningrate大小有关，大就迭代小就发生，小就需要多几次迭代）日志如下（下面的日志来源于网络，我自己的日志已经clear掉了，不过不影响

weixin_30505485·2020-07-05 21:30

七个原因导致训练集明明很高，验证集，测试集 validation accuracy stuck 准确率很低损失不减小

主要包括1.数据量小，网络复杂2.learningrate比较高，又没有设置任何防止过拟合的机制解决方法主要包括1.简化模型，利用现有深度学习手段增加数据（翻转，平移，随机裁剪，imgaug）2.利用dropout

wangdong2017·2020-07-05 19:08

TF学习——TF之TFOD：基于TFOD AP训练ssd_mobilenet预模型+faster_rcnn_inception_resnet_v2_模型训练过程(TensorBoard监控)全记录

faster_rcnn_inception_resnet_v2_模型训练过程(TensorBoard监控)全记录目录训练日志结果TensorBoard监控结果训练过程全记录训练日志结果TensorBoard监控结果1、LearningRate2

一个处女座的程序猿·2020-07-05 08:36

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