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机器学习，参数之-学习率设置

NBtingwu·2020-08-19 01:37

Tensorflow 神经网络优化关于损失函数 loss learning_rate softmax

TableofContents损失函数（loss）一、激活函数activationfunction二、NN复杂度：多用NN层数和N参数的个数表示NN优化目标：loss最小交叉熵cesoftmax函数学习率learning_rate

CASTANEA·2020-08-19 00:39

必备必考 | 调参技能之学习率衰减方案（一）—超多图直观对比

选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者：pyimagesearch原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2019/07/22/keras-learning-rate-schedules-and-decay

AI_study_NO1·2020-08-19 00:57

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

姿态解算知识点4——挥动方向和大小

1.目标手势挥动的方向α，-180°~180°挥动力度大小intensity，0~102.已知量欧拉角pitch，roll，yaw地理坐标系的角速度pitch_rate,roll_rate，yaw_rate3

来自农村的打工仔·2020-08-19 00:01

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1.使用ReducLROnPlateau1.1介绍该类是torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau()使用方法如下：classtorch.optim.

fufu_good·2020-08-19 00:27

姿态角速度和机体角速度，横摆角速度（Yaw Rate）估算

matlab代码姿态角速度是相当于世界坐标系的，转换到机体角速度functionA=w2Datti(o,atti)%输入：姿态角(pitch,roll,yaw)-Y-X-Z%输出：姿态角速率与角速度的关系矩阵%A=[-sin(atti(2)),0,cos(atti(2));%cos(atti(2))*cos(atti(1)),0,sin(atti(2))*cos(atti(1));%sin(att

Hali_Botebie·2020-08-19 00:53

pytorch实现各种学习率衰减的方法总结

前言：之前在训练模型时一直使用自定义的学习率衰减函数，如下所示：defadjust_learning_rate(args,optimizer,epoch,gamma=0.1):"""SetsthelearningratetotheinitialLRdecayed0.1every50epochs

潜行隐耀·2020-08-19 00:57

Teams bot的调用限制

具体的每个限制指标在这里：https://docs.microsoft.com/en-us/microsoftteams/platform/concepts/bots/rate-limit我解释一下目前的做法

Tony.X·2020-08-18 23:46

DirectShow之接口实战篇（三）

MediaPosition.put_Rate(1);//正常MediaPosition.put_Rate(0.25);//慢速MediaPosition.put_Rate(2);//快速单帧播放控制需要使用

u2m·2020-08-18 22:43

第二次作业

：https://edu.cnblogs.com/campus/hljkj/CS201802/homework/2292第三次作业本题目要求计算存款利息，计算公式为interest=money×(1+rate

QQ13086820·2020-08-18 19:27

《C语言及程序设计》实践参考——成绩等级

[参考解答]#includeintmain(){intgrade,rate;scanf("%d",&grade);rate=grade/10;switch(grade){

weixin_34037977·2020-08-18 17:54

作业六：三层神经网络调参_刘强

提高编程能力这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标尝试三层神经网络调参，理解参数的意义我的GitHub链接https://github.com/QiangLiu404正文1.参数列表：learning_rate

weixin_30627341·2020-08-18 17:36

2020赛季CF训练记录

solved：6/6补题：6/605.16CodeforcesRound#643(Div.2)solved：4/6rank:611补题：6/605.17EducationalCodeforcesRound87(Rate

syh0313·2020-08-18 16:15

使用masscan扫描以及相关优化

yuminstallmasscanapt安装（适合debian系列以及其衍生版本）apt-getinstallmasscan第二步：使用masscan扫描靶机靶机地址为：192.168.68.139参数解析：-p指定端口；--rate

xw-hacker·2020-08-18 16:56

11_Training Deep Neural Networks_4_dropout_Max-Norm Regularization_CIFAR10_find_learning rate

11_TrainingDeepNeuralNetworks_VarianceScaling_leakyrelu_PReLU_SELU_BatchNormalization_Reusinghttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10693591011_TrainingDeepNeuralNetworks_2_transferlearn

LIQING LIN·2020-08-18 14:48

R语言学习笔记：数据的基本描述

）,r（伪随机数，random）常用分布：正态分布：_norm，参数：mean,sd二项分布：_binom，参数：size,prob卡方分布：_chisq，参数：df,ncp指数分布：_exp，参数：rate

zxymvp·2020-08-18 13:46

梯度下降法详解

对于最简单的线性回归问题，我们假设其损失函数那么梯度下降的基本形式就是其中，为学习率(learning_rate)。下一步便是要将损失函数最小化，需要对J(θ)求导：我们来看看是什么样子的。

深度技术宅·2020-08-18 13:02

基于LSTM的Chatbot实例(4) — 基于SGD的模型参数训练及优化

SGD算法（随机梯度下降）算法来训练模型参数，实例中代码如下：net=tflearn.regression(real_output_sequence,optimizer='sgd',learning_rate

晨丢丢·2020-08-18 12:29

Hive中避免科学计数法表示浮点数和长整数

1、浮点数非科学计数法展示[sql]viewplaincopyhive>selectpay_uid_rate_90,cast(pay_uid_rate_90asdecimal(32,30)),pay_a

z_xiaozhuT·2020-08-18 12:52

Django限制API访问频率的几种思路

只需要在我们的views函数上加上@ratelimit(key='ip',rate='1/30s',block=True)装饰器就可以了,网站上的资料不多，大

斯内客·2020-08-18 12:50

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。首先看下如何确定你的梯度下降算法正在正常工作：一般是要画出代价函数和迭代次数之间的图像，如下图所示。如果随着迭代次数的增加不断下降，那么说明梯度下降算法工作的很好，当到达一定迭代次数后基本持平时，说明已

天泽28·2020-08-18 12:20

遗传算法的python实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltDNA_SIZE=10#DNAlengthPOP_SIZE=100#populationsizeCROSS_RATE

火车切片·2020-08-18 11:54

退化学习率——在训练速度和精度之间找到平衡

每一个优化器的第一个参数learning_rate代表学习率。设置学习率的大小，是在精度和速度之间找到一个平衡点。如果学习率比较大，则训练速度会提升，但结果的精度不够。

cakincheng·2020-08-18 10:56

NeuralNetwork（两层的实现）

importnumpyasnpimportpickleaspicclassneuralNet:parameter=dict()input_layer=3072hidden_layer=80output_layer=10learning_rate

AndrewThompson·2020-08-18 10:06

Softmax分类器的实现

importnumpyasnpimportpickleaspicclasssoftmax:weight=[]l_rate=0reg=0defreadData(self,file)

AndrewThompson·2020-08-18 10:06

iwlist/iwconfig/iw命令

/proc/net/wireless文件进行分析，得出无线网卡相关信息#iwlistwlan0scanning搜索当前无线网络#iwlistwlan0frequen显示频道信息#iwlistwlan0rate

慢慢的燃烧·2020-08-18 09:28

Linux：命令行调试WiFi（iwlist/iwconfig/iw/wpa_supplicant/wpa_cli/dhclient/dhcpd/hostapd/hostapd_cli的使用方法）

details/107369662iwlistiwlistwlan0scan[ning]列出WiFi扫描结果iwlistwlan0freq[uency]/channel列出当前地区可用频率iwlistwlan0rate

我会喊嘤嘤嘤~·2020-08-18 07:27

item2vec model 参考word2vec 【tensorflow】有点慢

absolute_importimportioimportcollectionsimportrandomimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttensorflowastffrompast.builtinsimportxrange#训练参数learning_rate

超哥_cn·2020-08-18 03:41

android视频开发知识点

帧率：rate每秒显

傲慢的么么forever·2020-08-18 03:26

Autoware-wayPoint_follower解析

PurePursuitNodeppn;//执行构造函数purepuresuit_core中构造函数PurePursuitNode::PurePursuitNode():private_nh_("~"),pp_(),LOOP_RATE

tuolangtetui20·2020-08-18 03:41

torch.optim.lr_scheduler：调整学习率

主要参考：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate1综述1.1lr_scheduler综述torch.optim.lr_scheduler

qyhaill·2020-08-18 02:31

XGBClassifier 参数解释

base_score=0.5,booster='gbtree',colsample_bylevel=1,colsample_bynode=1,colsample_bytree=1,gamma=0,learning_rate

DemonHunter211·2020-08-17 23:35

自动机器学习AutoML(二)——自动网络结构搜索算法

进行训练神经网络训练完后得到准确率计算控制器梯度梯度回传把所有参数都存在一组服务器上，把所有的模型训练放在一组工作节点上同步和异步两种方式一般会采用异步的实现细节两层LSTM，每层长度为35Adam优化器，learning_rate

hxxjxw·2020-08-17 22:05

工程师训练模型的完整步骤

模型调参首先是模型结构方面的调参，比如是不是应该加dropout，是不是应该加batchnorm，是不是要加skip-connection(resnet那样的结构)其次是在训练过程中的调参，我的learning-rate

hxxjxw·2020-08-17 22:05

argparse解析命令

argparse.ArgumentParser()#然后增加命令行#对于函数add_argumen()第一个是选项，第二个是数据类型，第三个默认值，第四个是help命令时的说明parse.add_argument("--learning_rate

Frankie_He·2020-08-17 22:50

poj1860 spfa判断负环

题目链接：点击打开链接题意：一个人有一种钞票，面值S；银行有N种钞票，每两种钞票之间可以进行兑换；其规则是：S'=(S-com)*rate其中com是手续费，rate是兑换率，S'是最终的钱；问经过多次兑换后

追求和名字一样的级别·2020-08-17 21:42

lgbm输出特征重要性

lgb_clf=lgb.LGBMClassifier(objective='binary',num_leaves=35,max_depth=6,learning_rate=0.05,seed=2018,

Jellyqin·2020-08-17 19:20

神经网络学习入门干货（二）识别mnist数据集

神经网络学习入门干货（二）识别mnist数据集神经网络结构设计（输入层784点，隐藏层500点，输出层10点）训练数据量Batch、轮数steps、学习率及衰减Learning—Rate、正则项系数lambda

zuiqiangchao·2020-08-17 18:53

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

步骤：1.首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解);2.然后通过迭代逐步减小学习率(目的：为使模型在训练后期更加稳定);代码实现：decayed_learning_rate=learining_rate

昆仑-郑教主·2020-08-17 17:25

实现周期控制的两种方案

sleep方案思路：循环中执行任务，执行完任务后，计算该周期剩余的时间，通过sleep休眠该时间例如，ros中的Rate就是实现的这种方案，文章末尾附上Rate的源码ros::Rater(10);//10HZwhile

罗伯特祥·2020-08-17 16:12

恒虚警检测（Constant False Alarm Rate, CFAR）

目录1简介2原理2.1定义2.2推导2.3举例3总结1简介统计检测理论是利用信号的统计特性和噪声的统计特性等信息来建立最佳判决的数学理论。主要解决在受噪声干扰的观测中，信号有无的判决问题。其数学基础就是统计判决理论，又称假设检验理论。假设检验是进行统计判决的重要工具，信号检测相当于数理统计中的假设检验。假设就是检验对象的可能情况或状态。对于雷达或声呐检测来说，可以选用两个假设，即目标存在或不存在。

有点小意思·2020-08-17 16:47

tensorflow学习：tf.nn.conv2d 和 tf.layers.conv2d

tf.layers.conv2d(inputs,filters,kernel_size,strides=(1,1),padding='valid',data_format='channels_last',dilation_rate

wanglitao588·2020-08-17 15:31

感知器python代码

代码如下：deftrain(self,input_vecs,labels,iteration,rate

刘根生·2020-08-17 13:01

larbin中的robots.txt解析

标准的扩展有visit-time和request-rate等。la

jollyjumper·2020-08-17 12:59

用tensorflow实现线性回归--学习笔记

linear_regression.pyimporttensorflowastfimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.randomlearning_rate

enjoypiker·2020-08-17 12:38

卷积神经网络(tf.layers / estimator api)使用TensorFlow'layers'和'estimator'API构建卷积神经网络以对MNIST数字数据集进行分类。

/data",one_hot=False)importtensorflowastflearning_rate=0.001num_steps=2000batch_si