decay 第7页

深度模型训练之learning rate

文章目录1.基于指数型的衰减1.1.exponential_decay1.2.piecewise_constant1.3.polynomial_decay1.4.natural_exp_decay1.5

蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-07-15 02:44

点云深度学习系列3——PointNet/PointNet++代码比较

首先是网络结构方面，PointNet：defget_model(point_cloud,is_training,bn_decay=None):"""ClassificationPointNet,input

Leroy Sane·2020-07-14 18:44

深度学习的一些经验总结

if(epoch+1)>(self.num_epochs-self.num_epochs_decay):lr-=(self.lr/float(self.num_epochs_decay))forparam_groupinself.optimizer.param_groups

Alphapeople·2020-07-13 19:48

改善神经网络（第二周优化算法，第三周超参调试）

公式：学习率衰减公式：超参数：衰减指数decay_rate，a0其他可以用来做学习率衰减的公式：第三种是离散下降局部最优问题：这个图是代价函数的等高图，Adam，RMsprop，mp

weixin_33859231·2020-07-13 18:01

滑动平均模型

思想在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率（decay）来空值模型跟新的书读。Expone

小眼大神·2020-07-13 05:32

After Effect弹性表达式的用法

这里先给出一个弹性表达式的例子：(⚠️freq和decay都是可以变化的，比如变成3和5，和速度三者共同影响效果)freq=6;decay=10;n=0;if(numKeys>0){n=nearestKey

我们认识么·2020-07-12 04:39

关于tensorflow 的 batch_norm问题

1.一个小哥说用batchnorm要非常耐心的等待他warmup,这才想到movingaverage的计算方式是以一个参数renorm_decay来计算滑动平均的，这个值的默认值是0.99，如果训练的轮次太少

everdayissunday·2020-07-12 04:32

吴恩达《深度学习》第二课第三周笔记

改善神经网络之超参调试、batch正则化和编程框架一、调试处理超参数：alpha（学习速率），alpha_decay（学习率衰减率），beta（momentum），beta1，beta2，epsilon

冲动老少年·2020-07-12 03:32

11_Training Deep Neural Networks_3_Adam_Learning Rate Scheduling_Decay_np.argmax(」)_lambda语句_Regular

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

LIQING LIN·2020-07-10 22:54

弹性表达式

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

Kyle_Song·2020-07-10 10:03

Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解

Caffe中learningrate和weightdecay的理解在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。1.关于learningrate optionalfloatbase_lr=5;//Thebaselearningrate//Thelearningratedecaypolicy.Thecurrentlyimplementedlearningrate//pol

susandebug·2020-07-10 03:22

Caffe layer type: "Convolution" ； type: "ReLU"

decay_mult:1#衰减的系数}pa

前进ing_嘟嘟·2020-07-08 23:32

【小记】Caffe网络定义：lr_mult和decay_mult

solver.prototxt中的base_lr*x特别地，当lr_mult=1时，相当于该层的学习率就是base_lr当lr_mult=0时，相当于固定该层的权重，不需要学习当没有设置lr_mult和decay_mult

yaoyz105·2020-07-07 21:17

2017.10.25代码调试记录

max_lr=0.003min_lr=0.0001decay_speed=2000.0learning_rate=min_lr+(max_lr-min_lr)*math.exp(-i/decay_speed

晨箜·2020-07-07 18:22

Tensorflow(2)-exponential_decay

在TF中可以用exponential_decay()官方API文档tf.train.exponential_decay()Parameters:1)learning_rate2)global_step3

houzhe_adore·2020-07-07 09:00

19.React Native动画Animated效果三种动画类型二；

目录1.介绍2.Animated.decay()2.1方法2.1.1value参数值2.1.2config参数有以下这些属性：2.2示例-执行缩放2.2.1初始化缩放值2.2.2绑定缩放值2.2.3定义执行动画类型并调用

mayundoyouknow·2020-07-07 02:24

YOLOv3训练过程记录

rsm_strategy":{"learning_rate":0.001,"lr_epochs":[40,80,120,160],"lr_decay":[1,0.5,0.25,0.1,0.02],}初始的学习率测试过

阿奴波仔·2020-07-06 08:27

caffe中的decay_mult怎么理解呢？

在知乎找到答案：“为了防止模型参数太复杂导致过拟合，一般在目标函数计算的时候加入了正则项，所谓的weight_decay其实就是正则项前面的那个权值，设置偏大可以令模型在学习过程中约束参数的复杂程度。

酸菜包子·2020-07-06 02:02

caffe中参数设置的解析

mnist/lenet_train_test.prototxt"test_iter:100test_interval:500base_lr:0.01momentum:0.9type:SGDweight_decay

迷上微笑·2020-07-05 18:53

点云深度学习系列5——pointnet++文章及代码分析

defget_model(point_cloud,is_training,bn_decay=None):

Leroy Sane·2020-07-05 04:49

Pytorch版Focal Loss

Focalloss是文章FocalLossforDenseObjectDetection中提出对简单样本的进行decay的一种损失函数。是对标准的CrossEntropyLoss的一种改进。

bupt_cy·2020-07-05 03:52

TensorFlow 中关于 gloable_step 的理解

另外在指数衰减中，实现了decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(gloable_step/decay_step)其他几个参数很好理解，分别是初始学习率

你不是叶秋·2020-07-05 03:04

【Deep Learning】空洞卷积(膨胀卷积)解析

layer{name:"fc6"type:"Convolution"bottom:"pool5"top:"fc6"param{lr_mult:1.0decay_mult:1.0}param{lr_mult

超级无敌陈大佬的跟班·2020-07-04 12:15

TensorFlow 学习率 learning rate 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

TensorFlow之二—学习率 (learning rate)

文章目录一、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

SongpingWang·2020-06-29 20:42

深度学习剖根问底：weight decay等参数的合理解释

1：weightdecay主要为了加入正则项，防止过拟合，过拟合的导致权值会变化；2：权值的初始化为啥使用较小的数值？因为权值过大的话，对于sigmoid的来说，容易导致数值在饱和区，反向传播导致梯度基本的不跟新；weightdecay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weightdecay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响，若weig

BigCowPeking·2020-06-29 18:04

batch normalization代码实现

importtensorflowastffromtensorflow.python.trainingimportmoving_averagesclassModel:def__init__(self,is_train,learning_rate=0.00001,learning_rate_decay_factor

染出芬芳。·2020-06-29 06:21

优化器keras.optimizers.Adam()的用法

优化器代码片段：keras.optimizers.Adam(lr=0.001,beta_1=0.9,beta_2=0.999,epsilon=1e-08,decay=0.0)参数意义：lr：float&

变化匿名·2020-06-29 01:48

深度学习概念、参数理解：iteration, batch_size, epoch, learning rate, weight_decay

关于iteration,batch_size,epoch:神经网络在训练数据集上跑一遍，称为一次迭代（iteration）但是一次迭代如果把数据集中的数据都跑一遍，速度会很慢，所以一次iteration只使用部分数据，这个数目就称为batch_size不过这样的话，一次迭代就不一定能完整的跑完数据集中的所有数据了，这时候如果比较iteration就没啥意义了，所以又提出了epoch这个概念，如果说

一颗修行千年的葱·2020-06-29 00:28

Adam和学习率衰减（learning rate decay）

目录梯度下降法更新参数Adam更新参数Adam+学习率衰减Adam衰减的学习率References本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的，然后介绍Adam如何更新参数，以及Adam如何和学习率衰减结合。梯度下降法更新参数梯度下降法参数更新公式：\[\theta_{t+1}=\theta_{t}-\eta\cdot\nablaJ(\theta_t)\]其中，\(\eta\)是学习率，\(\the

weixin_30838921·2020-06-28 01:58

adam 策略参数设置 torch tensorflow keras

learning_rate=0.001,beta1=0.9,beta2=0.999,epsilon=1e-08.Keras:lr=0.001,beta_1=0.9,beta_2=0.999,epsilon=1e-08,decay

TinaO-O·2020-06-27 06:24

Batch 、Batch_Size、weight decay、momentum、normalization和正则化的一些理解和借鉴

整理一下之前看过的内容，方便后面忘记时查询。谈谈深度学习中的Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有Batch_Size这个参数？Batch的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集（FullBatchLearning）的形式，这样做至少有2个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表

曉a_寧·2020-06-27 05:09

超参数momentum与weight-decay的作用

一、weightdecay（权值衰减）使用的目的是防止过拟合。在损失函数中，weightdecay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weightdecay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响，若weightdecay很大，则复杂的模型损失函数的值也就大。二、momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术。对于一般的SGD，其表达式为x←

maocaisheng·2020-06-27 05:29

Tensorflow 学习速率的设置|学习速率的指数下降

下面介绍学习速率指数下降公式：公式中，learning_rate：当前的学习速率start_rate：最初的学习速率decay_

hiptonese·2020-06-27 04:02

pytorch学习笔记(十):learning rate decay(学习率衰减)

pytorchlearningratedecay本文主要是介绍在pytorch中如何使用learningratedecay.先上代码:defadjust_learning_rate(optimizer,decay_rate

ke1th·2020-06-27 03:11

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

接口tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step

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，比如trainingloss一直在0.7和0.9之间来回震荡，不能进一步下降。如下图所示：遇到这种情况通常可以通过适当降低学习率（learningrate）来实现。但是

adrianna_xy·2020-06-27 03:20

优化算法-4：学习率衰减

我们称一次迭代为1poch，那么让α=11+decay−rate∗epoch−num∗α0α=11+decay−rate∗epoch−num∗α0如果想用学习率衰减，要做的

阿苏尔·2020-06-26 21:11

深度学习——学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减可以用以下代码实现decayed_learning_rate=learning_rate*np.power(decay_rate,(global_step/decay_steps)）decay_rate

TianHongZXY·2020-06-25 17:18

还是torch中的optim模块

最近在看BoF中的一些trick，发现在代码实现中有考虑对于参数的weight_decay只对卷积层的权重来进行正则化约束，不对所有参数进行约束，话不多说上代码，以torchvision中定义的resnet18

张学渣·2020-06-25 10:33

【深度学习】过拟合抑制（一）权重衰减（weight decay）

文章目录理论双层感知机实验过拟合权重衰减小结及延伸线性回归实验过拟合现象权重衰减总结理论在我的上一篇博文【深度学习】模型评估与选择介绍了模型的过拟合是机器学习中不可避免的挑战，那么除了在数据集规模和模型复杂度的考虑上，有没有一些其它方法可以抑制过拟合现象呢？权重衰减（weightdecay）是一种常用的应对过拟合的方法，其等价于L2L_2L2范数正则化（regularization）。正则化通过为

Beb1997·2020-06-25 04:27

权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

“微信公众号”1.权重衰减（weightdecay）L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化。1.1L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项：其中C0代表原始的代价函数，后面那一项就是L2正则化项，它是这样来的：所有参数w的平方的和，除以训练集的样本大小n。λ就是正则项系数，权衡正则项与C0项的比重。另

Microstrong0305·2020-06-24 20:06

tensorflow学习率设置方式

1.指数衰减方式当选择指数衰减方式更新学习率时，学习率的更新公式如下：也就是当模型的参数每更新decay_steps次时，学习率就更新一次，变为原来的decay_rate倍。

林楚海·2020-06-24 05:57

[tf]学习率指数衰减

global_step=tf.Variable(0)learning_rate=tf.train.exponential_decay(0.1,global_step,100,0.96,staircase

VanJordan·2020-06-24 01:12

tensorflow中Batch Normalization和Layer Normalization的实现

tensorflow1.12版本中这两个函数的实现如下：tf.contrib.layers.batch_norm(inputs,decay=0.999,center=True,scale=False,epsilon

摸鱼的辉辉酱·2020-06-22 18:42

keras中的loss、optimizer、metrics用法

lossoptimizermetrics这三个参数有两类选择：使用字符串使用标识符，如keras.losses，keras.optimizers，metrics包下面的函数例如：sgd=SGD(lr=0.01,decay

·2020-06-22 18:46

Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式

Keras中文文档中对SGD的描述如下：keras.optimizers.SGD(lr=0.01,momentum=0.0,decay=0.0,nesterov=False)随机梯度下降法，支持动量参数

·2020-06-22 08:11

tensorflow2.x第二篇

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltN=400'''tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate,decay_steps

能不能只学数学呀·2020-06-22 02:00

pytorch中优化器optimizer.param_groups[0]是什么意思

：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

iddd·2020-05-15 15:35

yolov3详解-模型结构

Testingbatch=1subdivisions=1#Training#batch=64#subdivisions=2width=416height=416channels=3momentum=0.9decay

alexzhang19·2020-05-08 07:13

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