RATE 第15页

神经网络高阶技巧1--Learning Rate Scheduler

为什么突发奇想要写这么个系列呢？源于一次面试，其实很多“高阶”技巧我们都知道，但是用的多了我们习以为常，所以在面试介绍项目时不会提及这些。而你不提及的话，就会显得你很low。所以做一些笔记，让自己知道这些“高阶”技巧。标题顾名思义，就是自适应的学习率。因为我们都知道刚开始训练时，学习率可以大一点，但到后面需要慢慢减小，以防出现下图的情况。那么如何在训练时使用这种方法呢？以keras为例。keras

ssswill·2023-01-08 12:47

batchsize和learning rate的影响

1、batchsizebatchsize影响模型的泛化能力。大的batchsize，减少训练时间，提高稳定性，这是由于batchsize较大时，minibatch数据的方差较小，这也意味着带来的梯度方差较小，梯度更加可信。噪声给模型带来的影响相应减小，在可信的梯度下，我们可以提高学习率。batchsize大会降低模型的泛化能力，因为batchsize大意味着训练时间不够长，本质上不是batchsi

雨雾霏·2023-01-08 12:47

scheduler：pytorch训练过程中自动调整learning rate

importtorch.optimasoptimoptimizer=optim.Adam(net.parameters(),lr=1e-3,betas=(0.9,0.99))在使用PyTorch训练神经网络时，可能需要根据情况调整学习率（learningrate）这个在梯度下降中的重要参数。PyTorch提供了scheduler工具包帮助实现这一功能。1.通过写明学习率关于迭代次数的表达式来指定（

blue_sky_wait_me·2023-01-08 12:46

类神经网络训练不起来怎么办（三）Learning rate的影响

类神经网络训练不起来怎么办（三）Loss不再下降不一定是卡在Criticalpoint不同的参数需要不同的Learningrate平稳需要大一点的Learningrate陡峭需要小一点的Learningrateθit+1←θit−ηgit\theta^{t+1}_i\leftarrow\theta^t_i-\etag^t_iθit+1←θit−ηgit改成θit+1←θit−ησitgit\the

Shannnon_sun·2023-01-08 12:45

Pytorch必读入门代码——basic篇

linear_regressionimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Hyper-parametersinput_size=1output_size=1num_epochs=60learning_rate

飞翔的Man8·2023-01-07 18:36

Tensorflow 计算梯度 | clip 梯度

x')x=tf.Variable([1.],name='x')goal=(x-2)*(x-2)optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate

Z-Pilgrim·2023-01-07 16:26

wav文件读写

torchaudiolibrosasoundfilewavewavfiletorchaudio读取音频importtorchaudiowav_file="music/jamendo/music-jamendo-0080.wav"waveform,sample_rate

weixin_43870390·2023-01-05 19:22

手把手教你语音识别

1、读取数据importsoundfileaudio,audio_sample_rate=soundfile.read("C:\Users\air\Des

ITIRONMAN·2023-01-05 11:50

#论文阅读&CTG DeepFHR: intelligent prediction of fetal Acidemia using fetal heart rate signals ...

DOI10.1186/s12911-019-1007-5所属期刊BMC论文发表时间2019年12月30日记录时间2023年01月04日记录人TroyeJcanDeepFHR:intelligentpredictionoffetalAcidemiausingfetalheartratesignalsbasedonconvolutionalneuralnetwork一、Datasets CTU-UH

Troye Jcan·2023-01-05 08:02

预训练过程训练数据分析1

这里从训练过程开始分析training_args=TrainingArguments(output_dir='record',num_train_epochs=num_train_epochs,learning_rate

唐僧爱吃唐僧肉·2023-01-04 11:20

机器学习 --- 感知机

#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self,learning_rate=0.01,max_iter

Ssaty.·2023-01-04 10:08

opencv4和opencv3函数差异

添加头文件#include"opencv2/imgproc/types_c.h"2、VideoWriterwriter("VideoTest0.avi",FOURCC('M','J','P','G'),rate

qq_40342287·2023-01-04 09:02

RNN的简单的推导演算公式（BPTT）

附上y=2x-b拟合的简单的代码.1importnumpyasnp2x=np.asarray([2,1,3,5,6]);3y=np.zeros((1,5));4learning_rate=0.1;5w=

weixin_33939843·2023-01-03 12:13

TensorFlow梯度下降

计算梯度处理梯度应用梯度importtensorflowastfx=tf.Variable(1.0)y=x**2optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate

qq_40579095·2023-01-03 11:17

Pytorch学习(六)构建神经网络

定义一个包含可训练参数的神经网络2.通过神经网络处理输入3.计算损失(loss)4反向传播梯度到神经网络的参数5.更新网络的参数，典型的用一个简单的更新方法：weight=weight-learning_rate

liu_jie_bin·2023-01-02 10:20

【神经网络】学习笔记九—学习率浅析

调整权重公式如下：new_weight=old_weight-learning_rate*gr

昔我往矣wood·2023-01-02 08:03

神经网络优化 -- 学习率

**学习率learning_rate:表示了每次参数更新的幅度大小。**学习率过大，会导致待优化的参数在最小值附近波动，不收敛；学习率过小，会导致待优化的参数收敛缓慢。

yijiancmy·2023-01-02 08:01

程序员的小浪漫----烟火

发射点（x,y），爆炸点(xEnd,yEnd)，升空后等待炸裂时间（wait），炸裂后微粒个数（count），烟花半径（radius）烟花炸裂后微粒：自身位置（x,y），自身大小（size），自身速度（rate

无名之辈2018·2022-12-31 19:56

python使用opencv获取视频时长

importcv2defget_video_duration(filename):cap=cv2.VideoCapture(filename)ifcap.isOpened():rate=cap.get(

异想实验室·2022-12-31 16:37

XGBoost模型的python实现

文章目录函数介绍实例二分类问题多分类问题作者：李雪茸函数介绍实现XGBoost分类算法使用的是xgboost库的XGBClassifier，具体参数如下：1、max_depth：给定树的深度，默认为32、learning_rate

zoujiahui_2018·2022-12-31 15:27

batch size,学习率（learning rate）,and training time

batchsize,学习率（learningrate）,andtrainingtime1.batchsize和leaningrate的关系现在深度学习中的绝大多数算法采用梯度下降法来进行训练，并且通过选择学习率来控制下降的步长，在梯度下降法中学习率和batchsize的选择直接影响了下降的步长，即步长与batchsize成反比，与学习率成正比，因此这两个参数直接影响了模型的参数更新，他们是影响模型

gyibo_·2022-12-30 22:29

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

在深度学习进行分布式训练时，常常采用同步数据并行的方式，也就是采用大的batchsize进行训练，但largebatch一般较于小的baseline的batchsize性能更差，请问如何理解调试learningrate能使largebatch达到smallbatch同样的收敛精度和速度？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bas

taoqick·2022-12-30 22:58

《动手学》-单机多卡、分布式，batch_size和learning rate的设置说明

目录1.理论2.代码2.1从零自己实现2.2调用api简洁实现3.QA分布式【重点】1.理论4是绿线，5是橙线。这里key-value假设是内存。注意这里batch_size是在每个解释：可以显著地增大batch_size,同时也可相应地提高学习率。2.代码2.1从零自己实现%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimpor

暄染落墨·2022-12-30 22:27

python 判断字符串相似度

importLevenshteinimportdifflibdefget_equal_rate(str1,str2):returnLevenshtein.ratio(str1,str2)#判断相似度的方法

IT码农-爱吃辣条·2022-12-30 19:29

Nginx - 限制并发、限制访问速率、限制流量

的三个模块进行配置，并证实各自的功能特点：（1）limit_conn_zone模块-限制同一IP地址并发连接数；（2）limit_request模块-限制同一IP某段时间的访问量；（3）core模块提供-limit_rate

不与天斗姜大夫·2022-12-30 19:55

【Nginx 流量控制】控制一秒处理多少请求

文章目录Nginx流量控制2、配置基本的限流3、处理突发案例真实服务器Nginx流量控制流量限制(rate-limiting)，是Nginx中一个非常实用，却经常被错误理解和错误配置的功能。

一个运维小青年·2022-12-30 19:53

·2022-12-30 10:24

ros中关于ros::Rate 和ros::spin()等的理解

1.关于ros::Raterate()和rate.sleep()的使用和理解这两个函数是用来控制发布频率的，控制的是循环的频率，不是消息和服务的发布频率，通过控制循环频率从而可以控制发布频率ros::Raterate

Wccp·2022-12-30 10:35

tf.keras.optimizers.Adam函数

函数原型tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001,beta_1=0.9,beta_2=0.999,epsilon=1e-07,amsgrad=False,

不负韶华ღ·2022-12-29 15:51

强化学习AC框架

importgymimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportdeque#HyperParametersGAMMA=0.95#discountfactorLEARNING_RATE

gz153016·2022-12-28 23:55

pytorch-----过拟合（Trick）-交叉验证

overfittingtrain-val-testimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsbatch_size=200learning_rate

页页读·2022-12-28 18:07

pytorch模型构建、训练、测试及预测

由定义的网络层进行处理）,主要体现在网络的前向传播；4.计算loss，由Loss层计算；5.反向传播求梯度；6.根据梯度改变参数值,最简单的实现方式（SGD）为:weight=weight-learning_rate

myyzqt·2022-12-28 13:52

基于Python实现电影推荐系统【100010052】

one_batch模块importnumpyasnpimportpandasaspddefread_and_process(filename,sep='::'):col_names=['user','item','rate

神仙别闹·2022-12-27 16:02

论文解读《Structured Pruning for Deep Neural Networks with Adaptive Pruning Rate Derivation Based on Con》

论文：StructuredPruningforDeepNeuralNetworkswithAdaptivePruningRateDerivationBasedonConnectionSensitivityandLossFunction基于连接敏感性和损失函数的能够自适应推导剪枝率的深度神经网络结构化剪枝论文地址：DOI:10.12720/JAIT.13.3.295-300发表时间：2022/6,J

qq_46031969·2022-12-27 10:36

Pytorch中几种调整学习率scheduler机制(策略)的用法即其可视化

content/drive/MyDrive/coder/Simple-CV-Pytorch-master||||----AlexNet----train.py(train_adjust_learning_rate.py

游客26024·2022-12-27 10:00

四轴飞控DIY Mark4 - 整理&参数优化

参数优化2.1固件BF4.3.12.2动态怠速值2.3滤波参数2.4电调PWM频率2.5GPS高度配置2.6返航速度和高度2.7线性推力修正2.8图传频道调整3.补充3.1PID参数3.2反重力3.3Rate

lida2003·2022-12-26 23:00

Jupyter Notebook报错：IOPub data rate exceeded解决办法

当用jupyternotebook写代码遇上print无输出结果，正如下图问题时不要慌张，这不是代码报错，而是IOPub数据速率受限，也就是jupyter限制输出解决方法1.cmd打开命令行窗口，输入jupyternotebook--generate-config（notebook后有个空格）如果出现这种情况，换成在AnacondaPrompt中输入jupyternotebook--generat

X_giser·2022-12-25 12:17

【无标题】

关感知机-西瓜好坏自动识别#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self,learning_rate

DJgiao·2022-12-25 10:18

机器学习1

关感知机-西瓜好坏自动识别#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self,learning_rate

DJgiao·2022-12-25 10:47

机器学习-线性回归python实现

b1.2梯度下降loss参数更新，a为学习率2.python实现#数据x=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])y=3*x+2#初始化参数w1=0w2=0#训练learning_rate

ToT留白·2022-12-24 18:27

【Classical Network】DeepLabv3+ 中Dilation ASPP 以及Decoder模块

在DeepLab中，采用空间金字塔池化模块来进一步提取多尺度信息，这里是采用不同rate的空洞卷积来实现这一点。ASPP模块主要包含以下几个部分：（1）一个1×1卷积层

__一条秋刀鱼·2022-12-24 08:08

智算之道——2020人工智能应用挑战赛（初赛）疾病预测结构化数据

二、模型CatBoostmodel1=CatBoostClassifier(iterations=200,learning_rate=0.1,loss_function='Logloss')XGBmodel2

惊蛰Jingz·2022-12-24 07:19

tf.GradientTape() 示例

keras.Sequential([layers.Dense(256,activation='relu'),layers.Dense(10)])#定义优化器optimizer=optimizers.SGD(learning_rate

夏华东的博客·2022-12-23 19:20

带自己学paddle(四）

l2norm#各种优化算法均可以加入正则化项，避免过拟合，参数regularization_coeff调节正则化项的权重opt_norm=paddle.optimizer.Adam(learning_rate

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:21

带自己学paddle （三）

opt=paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01,parame

MC.zeeyoung·2022-12-23 17:51

Pytorch使用ReduceLROnPlateau来更新学习率

https://www.emperinter.info/2020/08/05/change-leaning-rate-by-reducelronplateau-in-pytorch/缘由自己之前写过一个

emperinter·2022-12-23 12:12

mxnet学习笔记（二）——训练器Trainer()函数详解

mxnet中gluon.Trainer()是注册优化器的函数trainer=gluon.Trainer(net.collect_params(),'sgd',{'learning_rate':lr})在

皮肉古拉姆·2022-12-22 23:46

（7）Python实现按比例划分数据集

image_list=os.listdir(fileDir)#获取图片的原始路径image_number=len(image_list)train_number=int(image_number*train_rate

qq_42392677·2022-12-22 14:58

将数据集按比例随机分成训练集和验证集

importos,random,shutildefmoveFile(fileDir):pathDir=os.listdir(fileDir)#取图片的原始路径filenumber=len(pathDir)rate

Airs_Gao·2022-12-22 14:54

【调参工具】微软自动调参工具—NNI

配置search_space.json，config.yml，model.py三个文件创建search_space.json文件，定义我们的超参数和搜索范围{#这里我定义了三个超参数"dropout_rate

岁月漫长_·2022-12-21 19:06

推荐频道

RATE