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Facebook Pop 动画框架详细解析

动画框架详细解析（一）——基本概览FacebookPop动画框架详细解析（二）——基本架构FacebookPop动画框架详细解析（三）——spring动画简单实例FacebookPop动画框架详细解析（四）——decay

Erbash·2022-02-18 05:29

NLP算法岗面试前的知识点总结

学习率为什么使用warm-up优化策略有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合，保持分布的平稳；有助于保持模型深层的稳定性（decay）热启动到最大learningrate之后为什么还要

鲜芋牛奶西米爱solo·2022-02-10 21:49

Pytorch 如何训练网络时调整学习率

代码如下：表示每20个epoch学习率调整为之前的10%optimizer=optim.SGD(gan.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9,weight_decay=0.0005

·2021-09-23 18:48

缓动动画表达式

freq=3;decay=5;n=0;if(numKeys>0){n=nearestKey(time).index;if(key(n).time>time)n--;}if(n>0){t=time-key

L_9451·2021-06-14 01:08

keras-nightly 导入包报错 cannot import name ‘Adam‘ from ‘keras.optimizers‘

fromkeras.optimizersimportAdamImportError:cannotimportname'Adam'from'keras.optimizers'解决方案错误代码fromkeras.optimizersimportAdamopt=Adam(lr=lr,decay

lazyn·2021-06-06 23:46

pytorch中的优化器optimizer.param_groups用法

：是长度为2的list，其中的元素是2个字典；optimizer.param_groups[0]：长度为6的字典，包括[‘amsgrad',‘params',‘lr',‘betas',‘weight_decay

·2021-05-31 13:14

pytorch 实现L2和L1正则化regularization的操作

1.torch.optim优化器实现L2正则化torch.optim集成了很多优化器，如SGD，Adadelta，Adam，Adagrad，RMSprop等，这些优化器自带的一个参数weight_decay

·2021-05-27 13:43

关于SGD优化器的学习率衰减的问题

便考虑是不是学习率的问题，由于使用的是SGD，其中一个参数为decay，借鉴别人的参设默认值，decay一般设为1x10-4.我怀疑是训练过程种学习率太大，于是想找到SGD优化器种学习率衰减的公式，但能力有限

alone_Messi·2021-05-08 10:43

global_step用法

具体公式:decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)上述公式中decay_rate=衰减系数decay_steps

yalesaleng·2021-04-23 15:39

2021-04-13

指数衰减学习率可以先用较大的学习率，快速得到较优解，然后逐步减少学习率，使模型在训练后期稳定指数衰减学习率=初始学习率x学习率衰减率的（当前轮数/多少轮衰减一次）的次方epoch=40LR_BASE=0.2LR_DECAY

顺遂丶·2021-04-19 07:43

自适应学习率

epoch_iter*num_epochepoch_iter:指的是读取数据有多少个batchnum_epoch:指的是训练多少次lr_pow:0.9lr_encoder:2e-2beta1:0.9weight_decay

顾北向南·2021-03-11 18:44

图像分类训练tricks

图像分类训练tricks1.优化器2.学习率及学习率下降策略2.1选择合适的学习率3.weight_decay4.label_smoothing5.通过验证集和测试集的准确度确定调优策略6.数据增强6.1

你电吴彦祖·2021-02-16 22:04

【玩转yolov5】请看代码之参数管理及学习率调整

param_group的意义在于可以针对不同的参数组量身定制学习率(lr)、衰减(weight_decay)、动量(moment)等超参数。例如在某一模型中，希望特征提取部分的权值参数的学

昌山小屋·2021-01-25 00:50

dropout层的作用_[PyTorch 学习笔记] 6.1 weight decay 和 dropout

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/dropout_layer.pyhttps://github.com/zhangx

weixin_39787345·2020-11-27 00:33

resnet50实现

importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimWEIGHT_DECAY=0.01#这段是我之前看别人的帖子上做的，但是后来我做的过程中我发现其实并没有什么用

like_study_cat·2020-09-17 07:24

Tensorflow梯度下降常用的常用优化方法

Tensorflow梯度下降常用的常用优化方法1.tf.train.exponential_decay()指数衰减学习率：#tf.train.exponential_decay(learning_rate

Infinite &·2020-09-17 03:21

使用Faster-RCNN进行指定GPU训练（续）

今天接着昨天的实验继续跑“多GPU训练”pythontrainval_net.py\--datasetpascal_voc--netres101\--bs24--nw8\--lr$LEARING_RATE--lr_decay_step

吾人为学·2020-09-15 10:57

yolov4 finetune出现错误

Loaded162layersfromweights-fileLearningRate:0.001,Momentum:0.949,Decay:0.0005Iferroroccurs-runtrainingwithflag

wolf2345·2020-09-14 23:37

yolo3 配置文件修改 batch subdivisions

14#subdivisions=15#Training6batch=647subdivisions=168width=4169height=41610channels=311momentum=0.912decay

_coconan_·2020-09-14 14:34

CFS完全公平调度算法 - per entity load tracking 几个重要的函数分析

kernel/sched/fair.c负载衰减计算函数decay_load()/**Wechooseahalf-lifecloseto1schedulingperiod.

helloanthea·2020-09-13 22:21

VOC数据集只训练person修改的cfg文件

Testingbatch=1subdivisions=1#Training#batch=64#subdivisions=16width=416height=416channels=3momentum=0.9decay

奔跑的蜗牛233·2020-09-13 12:37

Dropout判断可以抵抗过拟合的方法

0.5model=Net()mse_loss=nn.CrossEntropyLoss()#定义优化器，设置正则化L2optimizer=optim.SGD(model.parameters(),LR,weight_decay

那记忆微凉·2020-09-12 05:53

weight_decay等参数的作用

Trainparameters//base_lr:网络的基础学习速率,一般设一个很小的值,然后根据迭代到不同次数,对学习速率做相应的变化.lr过大不会收敛,过小收敛过慢'base_lr':base_lr,//weight_decay

zhuimengshaonian66·2020-09-11 23:04

__cplusplus注意事项

程序，除此外，不清楚__cplusplus的其余用途，其实C++11中，__clpusplus则被定义为201103L，c++14中，则被定义成201402L，这些值在系统头文件中有用到，下面举个例子：decay_t

tusong86·2020-09-10 18:09

[PyTorch 学习笔记] 6.1 weight decay 和 dropout

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/dropout_layer.pyhttps://github.com/zhangx

张贤同学·2020-09-08 15:41

tensorflow learning rate的设置

一、分段常数衰减tf.train.piecewise_constan()二、指数衰减tf.train.exponential_decay()三、自然指数衰减tf.train.natural_exp_decay

wuguangbin1230·2020-08-26 08:58

学习率衰减(Learning rate decay)

随时间慢慢减少学习率来加快学习算法在使用mini-batch梯度下降法时，mini-batch数量不大，大概64或者128个样本，在迭代过程中会有噪音（蓝色线），下降朝向最小值，但是不会精确地收敛，所以你的算法最后在附近摆动，并不会真正收敛，因为你用的是固定值，不同的mini-batch中有噪音。但要慢慢减少学习率的话，在初期的时候，学习率还较大，你的学习还是相对较快，但随着变小，你的步伐也会变慢

bestrivern·2020-08-25 17:24

yolov3代码解读（1）

16width=416#网络输入的宽，高，通道数height=416channels=3momentum=0.9#动量deeplearning1中最优化方法中的动量参数，这个值影响梯度下降到最优值的速度decay

lyychlj·2020-08-25 14:08

pytorch model

model.modules()可用于参数初始化其他的可以参考：model.parameters()||torch.optim.SGD(params,lr=,momentum=0,dampening=0,weight_decay

无左无右·2020-08-24 18:03

tensorflow 超参数影响

先使用一个较大的学习率快速得到比较优的解，再随着迭代的继续逐步减少学习率，使得模型更加稳定//实现格式decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^

llu___·2020-08-23 22:31

2.Popping笔记--Decay Animation

Popping笔记。Github上搜索"Popping"即可下载源代码。DecayAnimation首先分析动画。1.屏幕中心一个圆。2.拖动圆，圆会运动并逐渐减速直到停止。3.在圆运动的过程中，如果点击圆，圆会立即停到点击的地方。4.如果圆碰到屏幕边缘，会立即弹回到屏幕中点，并且感觉有一些弹性。这个动画很简单，我们来看源代码。打开DecayViewController.m。addDragView

ForeverYoung21·2020-08-22 20:24

深度学习中的momentum和weight decay参数

1.momentum用于梯度下降算法中加速模型收敛。如上公式，其中V代表动量，u代表参数momentum的值，a为学习率。2.weightdecay该参数是损失函数中的正则化项的系数。正则化用于防止过拟合，因为当网络出现过拟合现象时网络权值逐渐变大的，而正则化能降低权重。因此，为了避免出现overfitting，会给损失函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和（L2正则

坎幽黑尔弥？·2020-08-22 13:12

keras实现Lenet网络，图像分类

#LeNet-5defLenet(inputShape,weight_decay=0.0005,classNum=0):#初始化模型输入尺寸3232model=Sequential()inputShape

清风明月共天涯·2020-08-22 13:04

【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.train.exponential_decay()

tf.train.exponential_decay实现指数衰减率。通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型在训练后期更加稳定。

SophiaCV·2020-08-22 12:05

TensorFlow——decay设置

TensorFlow——decay设置记一个关于TensorFlow的小笔记：在神经网络训练中常常使用Adam优化器，opt=tf.optimizers.Adam(lr=0.001,beta_1=0.9

Lingjie Fan·2020-08-22 11:44

【Tensorflow】1.x版本中的各种学习率策略

tf.train.cosine_decay余弦衰减tf.train.cosine_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,alpha=0.0,name=None

heiheiya·2020-08-22 01:49

BatchNorm 实现

05momentum=0.1running_avg=momentum*new+(1-momentum)*old2.Tensorflowdefalutparameters:slim.batchnorm(decay

昵称己存在·2020-08-21 11:55

深度学习pytorch分层、分参数设置不同的学习率等

:get_parameters(model,bias=False)},{'params':get_parameters(model,bias=True),'lr':args.lr*2,'weight_decay

dadaHaHa1234·2020-08-21 01:41

Training注意事项

1.lr_rate=tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,4000,0.96,staircase=True)optimizer=tf.train.MomentumOptimizer

yalesaleng·2020-08-20 12:41

从Cisco到Urban Decay——Sandy Lerner的传奇

图片发自App图片发自App今天从podcast听到故事是关于Cisco和化妆品品牌UrbanDecay的创始人SandyLerner女士。Cisco是个电脑硬件巨头，而UrbanDecay则是化妆品的潮牌，除了创始人都是Sandy之外两者毫无联系。而两个品牌的创业故事，则是SandyLerner的人生传奇。Sandy和丈夫LeonardBosack在70年代共同求学于斯坦福大学，婚后分别供职于斯

dear_yun·2020-08-19 17:54

pytorch中的正则化-weight decay与dropout

**首先是pytorch中的L2正则项weightdecay**一.正则化与偏差方差分解Regularization:减小方差的策略误差可分解为:偏差，方差与噪声之和。即误差=偏差+方差+噪声之和偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了学习算法本身的拟合能力方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，即刻画了数据扰动所造成的影响噪声则表达了在当前任务上任何学习算法所能

化茧成蝶梦成真·2020-08-19 05:06

PyTorch项目应用实例(四)设置learning_rate的decay

背景：训练的过程之中，需要对learningrate设置decay。我们现在设置learningrate，然后将它进行衰减，从而获得更好的效果。

祥瑞Coding·2020-08-19 05:58

TensorFlow 学习率的设置

为了解决学习率不能过大不能过小的问题，TensorFlow提供了灵活的学习率设置方法：指数衰减法tensorflow.train.exponential_decay(learing_rate,global_step

rongruosong·2020-08-19 03:49

Pytorch训练网络时调整学习率

代码如下：表示每20个epoch学习率调整为之前的10%optimizer=optim.SGD(gan.parameters(),lr=0.1,momentum=0.9,weight_decay=0.0005

HDU_number1_ADC·2020-08-19 03:36

Pytorch优化器的权重衰减（weight_decay）

L2正则化：L=Ee+λ∑wi2L=E_e+\lambda\sumw_i^2L=Ee+λ∑wi2EeE_eEe:是训练数据个标签之间的误差wiw_iwi:表示权重值在反向传播计算梯度时，对每个权重点来说，就是在原本计算的EeE_eEe梯度上，再加上2∗λ∗wi2*\lambda*w_i2∗λ∗wi,２和λ\lambdaλ可一起看做常数项系数．Pytorch里实现的权重衰减:再看看Pytorch里实

笨笨的蛋·2020-08-19 03:48

对Batch Normalization的理解

从别处看到说BN本质上是解决反向传播过程中的梯度decay和blow-up的问题。为了增加理解和记忆，这里举一个特别简单的例子，希望能够说明白。

qfpkzheng·2020-08-19 02:28

pytorch设置学习率衰减（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):"""SetsthelearningratetotheinitialLRdecayedby10every30epochs"""lr=args.lr*(0.1**(epoch//30))forparam

Lavi_qq_2910138025·2020-08-19 02:40

Pytorch 学习率衰减 lr_scheduler

提供了一些基于epoch调整学习率的方法，基本使用方法如下：optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=1e-2,momentum=0.9,weight_decay

你好再见z·2020-08-19 01:32

pytorch实现设置不定长的epoch点集降低学习率

现在实现的代码大多数是设定epoch的every数，就是说每隔多少个epoch，就将学习率降低0.1倍，我现在想借助于python中的队列结构实现，可以设定任意个降低学习率的epoch点数，对学习率进行decay

WYXHAHAHA123·2020-08-19 01:29

Tensorflow系列：tf.contrib.layers.batch_norm

tf.contrib.layers.batch_norm( inputs, decay=0.999, center=True, scale=False, epsilon=0.001, activation_fn

Candy_GL·2020-08-19 00:12

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