LearningRate 第7页

rensorflow：学习率对训练效果的影响

在训练神经网络时，需要设置学习率（learningrate）控制参数的更新速度，学习速率设置过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率太大，可能导致参数在最优解两侧来回振荡。

qq_25987491·2020-07-05 03:58

深度学习：学习率

/article/details/81542076https://blog.csdn.net/u014090429/article/details/103736594.Introduction学习率(learningrate

活得像一只渊渊·2020-07-04 23:30

吴恩达机器学习知识点和英语词汇总结

正规方程8-6样本和直观理解二9-2反向传播算法一、英语词汇2-5a:=b---->assignment赋值将b的值赋值给aa=btruthassertion真假判断derivativeterm导数项α：learningrate

miracleo_·2020-07-02 12:51

线性回归、预测回归、一般回归

平方误差代价函数我们的目标就是让J()尽可能的小平方误差代价函数.png梯度下降:=是赋值的意思$\alpha$是指learningrate(学习速度)梯度下降对theta求导（斜率），theta在左半边的时候

Metatronxl·2020-07-02 11:02

训练笔记 Fine tune my first semantic segmentation model using mxnet [3] 如何实现每n个epoch调整learning_rate

正如Deeplab-v2所做的一样，每经过一定的iteration对learningrate进行调整，无论是使用steppolicy还是polypolicy，都需要由当前迭代次数来决定。

麦兜胖胖次·2020-07-02 10:03

TensorFlow 学习率 learning rate 指数衰减法。

TensorFlow学习率learningrate的设置：指数衰减法。函数：tr.train.exponential_decay初始时使用较大的学习率较快地得到较优解，随着迭代学习率呈指数逐渐减小。

gangeqian2·2020-07-02 00:22

第1133期AI100_机器学习日报(2017-10-25)

AI100_机器学习日报2017-10-25文本分类实战:传统机器学习vs深度学习算法对比（附代码）@wx:如何理解深度学习分布式训练中的largebatchsize与learningrate的关系@ChatbotsChina

机器学习日报·2020-07-01 16:54

学习率的理解和设置以及指数衰减法

目录：一、什么是学习率（learningrate）二、学习率过小或过大的问题三、学习率的设置四、指数衰减法（exponentialdecay）一、什么是学习率（learningrate）：学习率是指导我们该如何通过损失函数的梯度调整网络权重的超参数

Vici__·2020-07-01 14:40

【TensorFlow】TensorFlow从浅入深系列之一 -- 教你如何设置学习率（指数衰减法）

本文是《TensorFlow从浅入深》系列之第1篇【TensorFlow】TensorFlow从浅入深系列之一--教你如何设置学习率（指数衰减法）在训练神经网络时，需要设置学习率（learningrate

SophiaCV·2020-07-01 01:39

深度学习超参数的理解

深度学习中的超参数，如学习率（LearningRate）、weightdecay(权值衰减)、目前超参数往往只能人工基于经验来设置，以及采用暴力枚举的方式来尝试以寻求最优的超参数。常用的超参数：(

ytusdc·2020-06-30 09:03

梯度下降法及其Python实现

η称为学习率（learningrate）η的取值影响获得最优解的速度：如当η过小，需要经过非常多次的迭代η取值不合适，甚至得不到最优解：如当η过大，可能不能到达使目标更小的点η是梯度下降法的一个超参数初始点

石中路·2020-06-29 09:32

超参数调整——1

parameters）优化类的参数：学习率（learningrates）、minibatch、训练代数（epochs）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

米个蛋·2020-06-29 08:46

【初学者必看】机器学习之梯度下降最全算法总结，基本概念+例子+代码

【机器学习】【梯度下降】基本概念详解1.梯度2.梯度下降与梯度上升3.梯度下降法算法详解3.1梯度下降的直观解释3.2梯度下降的相关概念1.步长（Learningrate）：2.特征（feature）：

和你在一起^_^·2020-06-29 05:14

深度学习中的超参数，以及对模型训练的影响

超参设置对训练的影响：（1）学习率（learningrate）学习率（learningrate）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。

愿十四亿神州尽舜尧·2020-06-29 02:27

模型训练与测试 -----BN层（）

所以为了好的梯度下降，我们需要针对不同的参数用不同的learningrate。这一个

阿猫的自拍·2020-06-28 20:16

PPO和DPPO

PPO：A2C算法的改进版，主要是为了解决‘learningrate不易设置的问题’，DPPO是PPO的distributed版本，比如10个worker，每个worker都有独立的experience

Iverson_henry·2020-06-28 13:39

如何理解深度学习中分布式训练中large batch size与learning rate的关系

转自：https://www.zhihu.com/people/xutan最近在进行多GPU分布式训练时，也遇到了largebatch与learningrate的理解调试问题，相比baseline的batchsize

weixin_34054866·2020-06-28 10:25

神经网络CNN训练心得--调参经验

关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.minibatch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learningrate

weixin_33829657·2020-06-28 06:54

深度学习-超参数调整总结

（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。学习率可以是恒定的、逐渐降低的，基于动量的或者是

weixin_30416871·2020-06-27 19:38

超参数的选择与交叉验证

常见的超参数有模型（SVM，Softmax，Multi-layerNeuralNetwork,…)，迭代算法（Adam,SGD,…)，学习率（learningrate)(不同的迭代算法还有各种不同的超参数

JeemyJohn·2020-06-27 07:37

十个原因可能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

TinaO-O·2020-06-27 06:56

tensorflow学习笔记（三十六）：learning rate decay

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。

ke1th·2020-06-27 03:11

【deeplearning.ai笔记第二课】2.3 学习率衰减（learning rate decay），局部极小值和鞍点

1.学习率衰减（learningratedecay）在训练模型的时候，通常会遇到这种情况：我们平衡模型的训练速度和损失（loss）后选择了相对合适的学习率（learningrate），但是训练集的损失下降到一定的程度后就不在下降了

adrianna_xy·2020-06-27 03:20

深度学习中学习率的选择

learningrate是深度学习模型中进行训练的一个比较关键的因素，也是通常我们设计模型中基本都会讨论和实验的一个参数。

Kun Li·2020-06-27 03:55

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。

wepon_·2020-06-27 03:30

超参数总结

超参数总结损失函数选择权重初始化学习率learningrate学习速率计划learningrateschedule激活函数Epoch数量和迭代次数更新器和优化算法梯度标准化GradientNormalization

寒沧·2020-06-27 01:20

何谓超参数？

还有深度学习中的超参数，如学习率（LearningRate），在训练深度网络时，这个学习率参

鹊踏枝-码农·2020-06-27 01:51

Caffe学习笔记5：学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响

符号说明lr：LearningRate，学习率te：TrainingEpochs，训练迭代次数z：变量初始化为0t：变量初始化为标准截断正态分布的随机数最终准确率比较可以看到：学习率为0.01，迭代次数为

Zz鱼丸·2020-06-26 21:36

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

训练）上一节中介绍了λλ的计算，lambdaMART就以计算的每个doc的λλ值作为label，训练RegressionTree，并在最后对叶子节点上的样本lambdalambda均值还原成γγ，乘以learningRate

starzhou·2020-06-26 14:07

【改善神经网络】Lesson 3--超参数调试、batch正则化与程序框架

课程来源：吴恩达深度学习课程《改善神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年5月29日1.超参数调试1.1超参数至此，神经网络基本的超参数已经遇到了这些（按重要性分类）：第一重要：learningrate

王小小小草·2020-06-26 11:14

搭建神经网络---可视化网站（干货）

playground.tensorflow.org/下图是主界面：参数说明：1）Problemtype问题类型（是分类问题，还是回归问题，可以选择）classification分类regression回归2）Epoch迭代次数Learningrate

一颗小树x·2020-06-25 19:40

深度学习: 学习率 (learning rate)

深度学习:学习率(learningrate)作者：liulina603致敬原文：https://blog.csdn.net/liulina603/article/details/80604385深度学习

一颗小树x·2020-06-25 19:40

训练神经网络时如何设定学习率

…learningrate,apositivescalardeterminingthesizeofthestep.学习率，确定步长大小的正标量.如学习率为0.1（传统上常见的默认值）意味着每次更新权重时网络中的权重被更新

可爱的仙贝·2020-06-25 17:40

BatchNormal原理详解（相关参数解释）

简单来说BN原理就是，在训练深层神经网络的过程中,由于输入层的参数在不停的变化,因此,导致了当前层的分布在不停的变化,这就导致了在训练的过程中,要求learningrate要设置的非常小（就像是游戏中的通过表演去传递一个消息

coder_zrx·2020-06-25 13:42

深度学习：学习率learning rate 的设定规律

Introduction学习率(learningrate)，控制模型的学习进度：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1.易损失值爆炸；2.易振荡。

SunnyFish-ty·2020-06-25 07:14

深度学习中batch size 和 learning rate有什么关系？

一般来说，我们batchsize大一些，则learningrate也要大一些。且有一个数学关系。

月下花弄影·2020-06-25 03:53

超参数的选择、格点搜索与交叉验证

常见的超参数有模型（SVM，Softmax，Multi-layerNeuralNetwork,…)，迭代算法（Adam,SGD,…)，学习率（learningrate)(不同的迭代算法还有各种不同的超参数

且行且安~·2020-06-25 00:56

tensorflow中TensorflorBoard和checkpoints学习笔记

你可能希望记录学习速度(learningrate)的

l_ml_m_lm_m·2020-06-24 02:33

线性回归模型收敛和参数的选择

线性回归里的梯度下降算法其收敛需要的迭代次数和learningrate的关系非常密切，怎样选择一个合适参数使得能收敛的更快？我使用的

北斗之首·2020-06-23 05:14

神经网络的调参顺序

1.AndrewNg的个人经验和偏好是：第一梯队：learningrateα第二梯队：hiddenunitsmini-batchsizemomentumβ第三梯队：numberoflayerslearningratedecayotheroptimizerhyperparameters2

dili8870·2020-06-23 04:05

使用余弦退火学习率逃离局部最优点 —— 快照集成(Snapshot Ensembles)在Keras上的应用

在了解快照集成（SnapshotEnsembles）之前，老实说我对学习率（LearningRate）的认识是比较粗浅的。通常我会设置一个比较大的学习率，然后逐渐降低。

机器学习小站·2020-06-21 13:36

Batchsize与learning rate

www.zhihu.com/question/641349941、增加batchsize会使得梯度更准确，但也会导致variance变小，可能会使模型陷入局部最优；2、因此增大batchsize通常要增大learningrate

weixin_30731287·2020-06-21 10:44

Chapter 1.0_TensorFlow的一般套路

基本操作基本的计算pipeline:1.数据处理：比如图片减去平均值，正则化等2.将数据分为trainsets,testsets,validationsets3.设置超参数：比如learningrate

vincehxb·2020-06-21 09:12

深度学习中的trick

学习率（learningrate）学习率的设置应该随着迭代次数的增加而减小，每迭代完指定次epoch也就是对整个数据过一遍，然后对学习率进行变化，这样能够保证每个样本得到公平的对待。

XYZ_916·2020-06-21 09:54

深度学习小trick收集

梯度消失/梯度爆炸的解决方案首先，梯度消失与梯度爆炸的根本原因是基于bp的反向传播算法且上述的反向传播错误小于1/4总的来说就是，更新w和b的时候，更新的步长与learningrate成正比，当所处的层数越浅

qqrsqqq·2020-06-21 06:41

吴恩达机器学习课程笔记

目录吴恩达机器学习课程笔记机器学习定义监督学习和无监督学习单变量线性回归模型表示（modelrepresentation）代价函数梯度下降线性回归中的梯度下降凸函数（convexfunction）多变量线性回归特征缩放（featurescaling）学习率（learningrate

阳阳yyx·2020-06-21 04:30

NLP | 自动问答练习（DEEPQA调参）

每个参数都调过，最后numLayers从2调为10，learningRate为0.0001，其他的都还是原来的值。

卫龙女孩·2020-06-21 00:24

小白的深度学习NLP调参经验总结

所有网络都涉及到的参数：learningrate:1e-2到1e-5之间。一般设1e-3就可以。batchsize:16,32,64,128,256。

摸鱼的辉辉酱·2020-06-21 00:48

线性回归之梯度下降法和最小二乘法

1.梯度下降法（GD）1.1原理：其中，为学习速率或步长（Learningrate）1.2假设函数：1.3损失函数：1.4分析过程：1.4.1批量梯度下降法

Darin_Zanyar·2020-06-20 22:10

python神经网络编程实现手写数字识别

importnumpyimportscipy.special#importmatplotlib.pyplotclassneuralNetwork:def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate

·2020-05-27 12:29

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