LearningRate

吴恩达Deep Learning学习笔记——第二课 改善深层神经网络

实用层面 1.1BiasandVariance  为了加速模型的构建，提高模型性能，在训练模型时，一般将数据data划分为训练集、验证集、和测试集，训练集用于训练模型内的参数，如W，b；但还有许多超参数（learningrate
七月七叶·2020-04-19 12:49

神经网络一些训练心得

不然NN根本不工作2、高维离散特征embedding是有效的二、模型方面1、可以加入BN层，但感觉提升不明显2、初始化方法三、调参方面主要是DNN，目前主要调整的超参数：1.学习率learningrate
tanweibill·2020-04-14 05:37

10分钟看懂Batch Normalization的好处

2.容忍更高的学习率（learningrate）为了网络能收敛，梯度下降通常需要更小的学习率。但是神经网络的层次越深，则反响传播时梯度越来越小，因此需要更多的
linxinzhe·2020-04-11 08:12

调参狗好烦

但还是取得了一些进展，在调整了learningrate和迭代算法之后，可以在训练集上过拟
法师漂流·2020-04-08 11:58

TensorFlow从0到1 - 6 - 解锁梯度下降算法

本篇开启梯度下降算法的黑盒一探究竟，并解锁几个TFAPI常用参数的真正含义：learningrate；steps；epoch；minibatch
黑猿大叔·2020-04-06 04:07

训练笔记 Fine tune my first semantic segmentation model using mxnet [2] tricks

batch_size减小的话，对应的learningrate也应该设置小一些。它们是互相匹配的
麦兜胖胖次·2020-04-03 08:22

Large-Scale Evolution of Image Classifiers 导读

11个变异方式1改变学习率LearningRate2模型保持不变，但是继续训练一段时间（由于训练继续，模型参数还是会有所变化）3重置所有参数Weights（可能可以逃出局部最
盲狙小堡垒·2020-03-22 04:48

自适应学习率调整算法

AdaGrad独立调整模型所有参数的学习率，从训练过程的开始不断的减小learningrate较大的梯度---rapiddecrease较小的梯度---relaticelysmalldecrease缺点是过度地降低了学习率
遥想yaoxiang·2020-03-22 02:46

从Keras开始掌握深度学习-4 通过TensorBoard分析模型

同时，当我们更改模型的超参数（LearningRate等）时，TensorBoard还可以将不同的超参数对应的
养薛定谔的猫·2020-03-21 11:41

深度学习中常见的优化方法——SGD，Momentum，Adagrad，RMSprop， Adam

learningrate不易确定，如果选择过小的话，收敛速度会很慢，如果太大，lossfunction就会在极小值处不停的震荡甚至偏离。
Baby-Lily·2020-03-15 17:00

梯度下降

原理：以最快的速度使代价函数变小方法：1.先确定learningrate2.任意给定一个初始值：θi3.确定一个向下的方向，并向下走预先规定的步长，并更新θi4.当下降的高度小于某个定义值，停止下降批处理梯度下降法
程序猿爱打DOTA·2020-03-06 16:24

10分钟教你深度学习的调参

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
linxinzhe·2020-03-05 05:21

感知机（Perceptron）学习法

Algorithmmodel:f(x)=sign(w*x+b)input:training_set={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}xi∈Rn,yi∈{-1,+1},i=1,2,...,n;learningrate
kongk0ng·2020-02-29 07:56

Neural Networks(2)-Gradient descent&computation Graph

30MWhite'slearningnotesRecapTIM截图20171030220137.jpgGradientdescentalgorithmwanttofindw&bthatminimizeJ(w,b)w:=w-a*dJ(w,b)/dw(a-learningrate
MWhite·2020-02-21 15:57

TensorBoard 计算图的可视化实现

简介tensorflow配套的可视化工具,将你的计算图画出来.当训练一个巨大的网络的时候,计算图既复杂又令人困惑.TensorBoard提供了一系列的组件,可以看到learningrate的变化,看到objectivefunction
yichudu·2020-02-15 09:22

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
多了去的YangXuLei·2020-02-14 05:33

TensorFlow从0到1 - 7 - TensorFlow线性回归的参数溢出之坑

TensorFlow从0到1系列回顾stackoverflow上一篇6解锁梯度下降算法解释清楚了学习率（learningrate）。
黑猿大叔·2020-02-10 06:30

TensorFlow中的Learning rate decay介绍

在模型训练DL模型时，随着模型的epoch迭代，往往会推荐逐渐减小learningrate，在一些实验中也证明确实对训练的收敛有正向效果。
EdwardLee·2020-01-08 02:52

【梯度下降法】三：学习率衰减因子（decay）的原理与Python实现

但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，LearningRate）、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。上两篇博客《【梯度下降法】一：快速教程、Python简易实现以及对
monitor1379·2020-01-03 12:04

靠近AI的机器学习

机器学习一、线性回归1.理解回归主要关注确定一个唯一的因变量和一个或多个数值型的自变量广义线性回归：逻辑回归、泊松回归简单的线性回归：形如y=ax+b2.梯度下降算法先确定向下一步的步伐大小，称之learningrate
つ〆以往的誓言゛·2020-01-02 16:00

[机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-3 （Gradient Descent ；梯度下降）

PDFVIEDOReview这里写图片描述这里写图片描述梯度下降的三个小贴士Tip1Tuningyourlearningrates这里写图片描述最流行也是最简单的做法就是：在每一轮都通过一些因子来减小learningrate
holeung·2020-01-01 10:56

Tensorflow超参数的选择

Tensorflow超参数的选择从上个例子里,我们写死了learningrate以及batch-size,在超参数的选择过程中,还会涉及到其他参数,比如正则项系数,这里我们暂时不考虑其他.只是基于我们上个例子进行讨论
__Adan__·2019-12-31 14:02

【梯度下降法】二：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）、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。在上篇博客《【梯度下降法】一：快速教程、Python简易实现以及对
monitor1379·2019-12-18 03:50

【梯度下降法】一：快速教程、Python简易实现以及对学习率的探讨

但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，LearningRate）、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。接下来本文将分析第一个问题：学习率的大小对搜索过程的影响。全部源代
monitor1379·2019-12-07 21:05

【六、梯度下降法gradient descent】

6-1whatisgradientdescent损失函数J减小的方向就是导数的负方向n为学习率learningrate，n影响获得最优解的速度。
广西大学施文·2019-08-06 13:27

常见的激励函数和损失函数

Hello，又是一个分享的日子，博主之前写了一篇推文码前须知---TensorFlow超参数的设置，介绍了我们训练模型前需要设定的超参数如学习率（learningrate）、优化器（optimizer）
Chile_Wang·2019-07-30 16:28

常见的激励函数和损失函数

Hello，又是一个分享的日子，博主之前写了一篇推文码前须知---TensorFlow超参数的设置，介绍了我们训练模型前需要设定的超参数如学习率（learningrate）、优化器（optimizer）
Chile_Wang·2019-07-30 16:28

ubuntu之路——day9.1 深度学习超参数的调优

参数重要性：第一阶：α即learningrate第二阶：momentum中的β，hiddenunits的数量，mini-batch的大小第三阶：hiddenlayers的数量，learningratedecay
NWNU-LHY·2019-07-17 10:00

吴恩达机器学习 梯度下降Gradient Descent以多元线性回归为例

J为消费函数；实践中梯度下降的指南1.特征值规范化2.LearningRateα梯度下降解决回归问题的优势
TigerrrRose·2019-07-09 12:43

常见Optimizer的python实现

importnumpyasnpclassOptimizer:def__init__(self,lr:float):'''@parms:-lr:learningrate'''self.lr=lrdefupdate
阿漠不冷漠·2019-07-05 19:30

深度学习实战（六）——TensorFlow命令行参数：tf.flags.DEFINE_xxx()

在深度学习训练中，我们常常需要动态的配置诸如batchsize、learningrate、epoch、kernelsize等等超参数，同时在分布式训练时为了区别运行不同的代码，我们也需要配
马大哈先生·2019-06-02 18:59

参数优化

比如你用来分布式训练的节点数，和初始LearningRate，和BatchSize一定程度决定了单位数据量上的实际学习率。所以，需要一定的相对自动化（程序化）的手段来调参。
shudaxu·2019-05-21 16:40

机器学习基础-梯度下降方法与牛顿法

相关概念：步长(learningrate):步长决定了梯度下降过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度特征(feature):样本输入矩阵求导的链式法则：公式一：公式二：假设函数(hypothesisfunction
田田ww·2019-05-11 14:05

sigmoid神经网络梯度下降更新连接权重重要公式推导

附：sigmoid神经网络核心代码importnumpyclassneuralNetwork:def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate
一粒马豆·2019-04-28 20:28

梯度下降算法简单演示

计算每一步的梯度更新defstep_gradient(b_current,w_current,points,learningRate):b_gradient=0w_gradient=0N=float(len
ENAIC__suger·2019-04-21 20:02

大白话5分钟带你走进人工智能-第七节梯度下降之梯度概念和梯度迭代过程(2)

在API的接口里叫Learningrate，加上学习率之后，就让它一直往下迭代就可以了，通常W是
L先生AI课堂·2019-04-07 15:01

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。
阿里云云栖社区·2019-03-22 00:00

深度学习成长之路（二）学习率（learning rate）的知识汇总

链接如下：机器之心学习速率设置指南简书batchsize和lr的笔记雷锋网抛弃learningratedecay学习率（learningrate）属于调参过程的一部分，目前常见的是通过设置schedule
daydayjump·2019-03-06 10:43

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

简介在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。
SpareNoEfforts·2019-02-18 22:58

深度学习——训练时碰到的超参数

深度学习——训练时碰到的超参数文章目录深度学习——训练时碰到的超参数一、前言二、一些常见的超参数学习率(Learningrate)迭代次数（iteration）batchsizeepoch三、例子四、References
LLyj_·2019-02-18 14:55

SGD BGD Adadelta等优化算法比较

在腾讯的笔试题中，作者遇到了这样一道题：下面哪种方法对超参数不敏感：1、SGD2、BGD3、Adadelta4、Momentum神经网络经典五大超参数:学习率(LearningRate)、权值初始化(WeightInitialization
向一一·2019-02-13 16:44

反向传播 (BP) 算法公式推导与python (numpy) 实现

个节点的输入；第l层第j个节点的输出；代价函数；第l层第j个节点产生的错误；其中：若损失函数为均方差函数，则公式推导1.第l层第j个节点产生的错误：2.权重梯度：3.偏置梯度：4.权重与偏置更新：其中是learningrate.python
Xu Liu·2019-02-04 14:23

ml p5-p7:learning rate，Adagrad，Stochastic Gradient Descent ，Feature Scaling，游戏模拟

概览p5:learningrate，Adagrad，StochasticGradientDescent，FeatureScalingp6:使用游戏模拟做梯度下降的感觉，局部最低点和全局最低点p7:使用游戏来模拟为什么
叫兽吃橙子·2019-01-13 10:06

学习笔记：如何理解神经网络中超参数learning rate、weight decay、momentum、Batch normalization、Learning Rate Decay及其各自的作用？

一、learningrate（学习率）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。
Charles5101·2018-12-24 18:46

keras 预训练模型finetune,多模型ensemble，修改loss函数，调节学习率

keras预训练模型finetune,多模型ensemble，修改loss函数，调节学习率加载预训练模型并finetune修改loss函数两个网络做ensemble，进行网络训练，调节learningrate
YuMingJing_·2018-12-11 12:16

什么是超参数

Learningrate学习率(Learningrate)作
kmding·2018-12-05 21:42

吴恩达机器学习笔记（四）多变量线性回归

吴恩达机器学习笔记（四）多变量线性回归一、多维特征（MultipleFeatures）二、多元梯度下降法三、多元梯度下降法实操——特征缩放(FeatureScaling)四、多元梯度下降法实操——学习率（LearningRate
AngelaOrange·2018-11-22 19:26

机器学习笔记（4）：多变量线性回归

Gradientdescentformultiplevariables3）Gradientdescentinpractice1:FeatureScaling4）Gradientdescentinpratice2:Learningrate5
10点43·2018-11-19 00:00

深度学习 模型训练超参数调整总结

（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
pandsu·2018-11-14 08:23

Batch Normalization的好处

2.容忍更高的学习率（learningrate）为了网络能收敛，梯度下降通常需要更小的学习率。但是神经网络的层次越深，则反响传播时梯度越来越小，因此需要更多的
furuit·2018-11-05 00:00
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