decay 第8页

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

雪饼的个人空间工作日志正文【AI实战】手把手教你文字识别（识别篇：LSTM+CTC, CRNN, chineseocr方法）

转载原文https://my.oschina.net/u/876354/blog/3070699REPORT_STEPS=100LEARNING_RATE_DECAY_FACTOR=0.9MOMENTUM

fireworkseasycold·2020-04-08 16:46

2017.10.26代码调试记录

1层全连接层，输出层：Softmax分类器K=4#hindden1的卷积核数目L=8#隐藏层2的卷积核数N=200#全连接层的节点数使用了学习率衰减：max_lr=0.003min_lr=0.0001decay_speed

晨箜·2020-04-08 13:54

UNIT12

Wordanticipate,bristle,decay,indulge,motivate,restrain,retain,surge,swell,vainanticipate,英[ænˈtɪsɪpeɪt

cab1675·2020-03-29 09:34

滑动平均模型

在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率（decay）。这个衰减率会用于控制模型的更新速度。ExponentialMovingAv

丹之·2020-03-24 15:10

Urban Decay Naked 眼影颜色

有的是从视频截图出来的.这里做个整理,计划买一套又觉得这眼影除了许多年了也没什么新意.不如买新款.naked1:主要看中间偏后面这些色调非常的棕色,棕紫红色,,很大地色.不过这盘出了很多年了.非常适合手上没什么欧美眼影的.基础款.对我来说感觉有点单调了..适合冷暖的肌肤色调都没问题.很协调搭配的一套.Naked2:中后部分比较灰冷的感觉.中前部分,也是很能融入肌肤的桃色棕色.比较相对1更加清新一点

lunaya·2020-03-14 20:24

AE动画表达式

1.运动回弹KeyframeOvershoot：freq=3;decay=5;n=0;if(numKeys>0){n=nearestKey(time).index;if(key(n).time>time

lorin_r·2020-03-14 10:58

React Native 动画（Animated）笔记

Animated.decay()--衰变效果，以一个初始的速度和一个衰减系数逐渐减慢变为0。Animated.spring()--弹簧效果，基础的单次弹

小小小小的人头·2020-03-07 04:06

桑巴课堂总结

walk和锁步4.节奏：threeandafour四.桑巴walk和转胯5.oneatwoathreeafour，其中three拍为延迟步，不是桑巴walk，区别是walk膝盖是往下压的，而延迟步是保持decay

性感有才的郭郭·2020-02-27 03:36

在 Tensorflow 使用 Batch Normalization

BatchNormalization的介绍，参见知乎贴：https://www.zhihu.com/question/38102762BNinTensorflowtf.contrib.layers.batch_norm(input,decay

jayking1121·2020-02-23 18:54

Facebook

developers.facebook.com/appsfacebook/pop的使用1：安装pod'pop','~>1.0'#import步骤2:创建动效使用POP可以创建4类动效：:spring,decay

光明程辉·2020-02-17 22:25

AI数学基础24——学习率衰减

所以，需要设计一个函数，是的学习率α，随着训练次数（Nofepoch）的增加而衰减，例如：α0是初始学习率，α是当前学习率，跟衰减率decay_rat

LabVIEW_Python·2020-02-12 02:17

模板编程之std::is_same和std::decay

std::is_same判断两种类型是否相同，相同返回true，不同返回falsestd::is_same::value结果为truestd::is_same::value结果为falsestd::decay

Muzzik·2020-02-11 08:00

深度学习指数衰减法

函数及参数对应的命令为tf.train.exponential_decay，通过

LiuHDme·2020-02-07 14:52

训练tips

weight_decay防止过拟合的参数,使用方式:1样本越多,该值越小2模型参数越多,该值越大一般建议值:weight_decay:0.0005lr_mult,decay_mult关于偏置与参数使用不同的学习率与权重衰减项

随波逐流的亚瑟王·2020-02-06 08:57

Urban Decay 经典款眼影盘，我是这样半价拿下的！

说起Naked系列眼影盘，所有喜欢美妆的宝宝们一定不陌生，这个12色的系列眼影盘从一开始上市就受到无数美妆达人博主的推崇，除了12色可以创造的无限可能，毫无鸡肋颜色的设计，不飞粉的软糯粉质，还有超高的显色度都是可以无限加分的元素哦！UrbanDecayUrbanDecay现有NakedCherry眼影盘享5折热卖，叠加生日好礼8.5折，现价$20.8(原价$49)，详情参见小贴士。另外，Naked

北美省钱快报·2020-02-06 00:00

Urban Decay 经典款眼影盘，我是这样半价拿下的！

说起Naked系列眼影盘，所有喜欢美妆的宝宝们一定不陌生，这个12色的系列眼影盘从一开始上市就受到无数美妆达人博主的推崇，除了12色可以创造的无限可能，毫无鸡肋颜色的设计，不飞粉的软糯粉质，还有超高的显色度都是可以无限加分的元素哦！UrbanDecayUrbanDecay现有NakedCherry眼影盘享5折热卖，叠加生日好礼8.5折，现价$20.8(原价$49)，详情参见小贴士。另外，Naked

北美省钱快报·2020-02-06 00:00

TensorFlow实现指数衰减学习率的方法

在TensorFlow中，tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率，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

stepondust·2020-02-05 10:45

有关Tensorflow梯度下降常用的优化方法分享

1.tf.train.exponential_decay()指数衰减学习率：#tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_steps,decay_steps

数学改变世界·2020-02-04 12:02

RMSpro优化器中rho与decay 两参数的区别（keras)

最近在学习efficienet使用了RMSProp优化器，但是在keras使用的时候发现了问题keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001,rho=0.9,epsilon=None,decay

半成品文艺青年·2020-02-03 14:27

【tf.keras】AdamW: Adam with Weight decay

论文DecoupledWeightDecayRegularization中提到，Adam在使用时，L2regularization与weightdecay并不等价，并提出了AdamW，在神经网络需要正则项时，用AdamW替换Adam+L2会得到更好的性能。TensorFlow2.x在tensorflow_addons库里面实现了AdamW，可以直接pipinstalltensorflow_addo

wuliytTaotao·2020-01-11 00:00

TensorFlow中的Learning rate decay介绍

指数衰减（tf.train.exponential_decay）方法原型：tf.train.exponential_

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

前言梯度下降法（GradientDescent）是机器学习中最常用的优化方法之一，常用来求解目标函数的极值。其基本原理非常简单：沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值（也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值）。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

weight decay

sgd神经网络经常加入weightdecay来防止过拟合，optimizer使用SGD时我们所说的weightdecay通常指l2weightdecay（即，加在loss中的l2正则化）。公式1:在梯度更新时就会加入一项权重衰减项，公式2是原始的weightdacay公式：这符合weightdecay的原始定义，在权重比较大时，因为采用相同的衰减系数w，权重的惩罚也越大(1-w)xt。此时l2正则

小松qxs·2019-12-24 21:48

Tensorflow 可变学习率 learning rate

Exponentialdecay#decayed_learning_rate=learning_rate*#decay_rate^(global_step/decay_steps)#ucanusehelp

lucientlau·2019-12-24 03:11

吴恩达深度学习笔记(46)-学习率衰减优化(Learning rate decay)

学习率衰减(Learningratedecay)加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率，我们将之称为学习率衰减，我们来看看如何做到，首先通过一个例子看看，为什么要计算学习率衰减。假设你要使用mini-batch梯度下降法，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），下降朝向这里的最小值，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

极客Array·2019-12-19 09:31

Tiny-yolo网络修改记录

net]#testbatch=1subdivisions=1#train#batch=64#subdivisions=4width=416height=416channels=3momentum=0.9decay

myth_0c21·2019-12-14 02:41

pytorch optimizer小记

1.最简单情况：optimizer=SGD(net.parameters(),lr=0.1,weight_decay=0.05,momentum=0.9)查看一下optimizer参数具体情况：print

江南烟雨尘·2019-12-11 19:00

tensorflow中的学习率调整策略

loss最低的那个点.tensorflow中提供了多种学习率的调整方式.在https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/compat/v1/train搜索decay

core!·2019-11-19 10:00

RAdam

importmathimporttorchfromtorch.optim.optimizerimportOptimizerclassRAdam(Optimizer):def__init__(self,params,lr=1e-3,betas=(0.9,0.999),eps=1e-8,weight_decay

ShellCollector·2019-10-22 19:51

[算法]滑动平均模型简介

需要指定一个更新比率decay，一般会指定为比较大的一个值，比如0.996这种，同时会维护一个影子变量shadow，模型中的每个参数都会有一个与之对应的影子变量，这个变量在模型训练的时候，不会对模型的训练产生任何影响

XiaoH0_0·2019-10-20 10:15

Slience is the sleep that nourishes wisdom

initiative.adj.主动的damping:减弱的stereotype:n.刻板印象disarm:v.减少tumble:v.撞入sophisticated.adj.先进的grease.n.油脂scrub.n.灌木丛decay.n

Aackkom·2019-09-20 00:00

pytorch 中 torch.optim.Adam 方法的使用和参数的解释

classtorch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0)[source]实现Adam算法。

Ibelievesunshine·2019-08-15 11:00

Pytorch中权值初始化及参数分组weight_decay

1.模型参数初始化#—————————————————利用model.apply(weights_init)实现初始化defweights_init(m):classname=m.__class__.__name__ifclassname.find('Conv')!=-1:n=m.kernel_size[0]*m.kernel_size[1]*m.out_channelsm.weight.data

Bear_Kai·2019-08-12 16:18

动态调整学习率

方法一，使用优化器的decay参数model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer=Adam(lr=0.001,decay=1e

poteman·2019-08-09 22:34

神经网络的优化

1、学习率的设置-----指数衰减法TensorFlow提供了tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率。

陈辻柒·2019-07-24 16:00

sphereface loss不收敛分析

1：lr从1e-2~1e-52：weight_decay=1e-2~1e-4没有作用3：怕是sphereface出了问题，把最后一层的fc层，改成了原有的Linear，结果还是不好。

jimzhou82·2019-07-22 16:16

ubuntu之路——day8.5 学习率衰减learning rate decay

在mini-batch梯度下降法中，我们曾经说过因为分割了babybatch，所以迭代是有波动而且不能够精确收敛于最小值的因此如果我们将学习率α逐渐变小，就可以使得在学习率α较大的时候加快模型训练速度，在α变小的时候使得模型迭代的波动逐渐减弱，最终收敛于一个较小的区域来得到较为精确的结果首先是公式1学习率衰减的标准公式：其中decayrate即衰减率，epoch-num指的是遍历整个训练集的次数，

NWNU-LHY·2019-07-16 16:00

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

wuliytTaotao·2019-06-28 17:00

pytorch代码阅读笔记记录（1）

miraclewkf/MobileNetV2-PyTorchoptimizer_ft=optim.SGD(model.parameters(),lr=args.lr,momentum=0.9,weight_decay

猫猫与橙子·2019-06-25 17:02

Tensorflow工具箱（二）optimizer

Tensorflow工具箱1Adam优化器Adam_optimizer(loss,variables,starter_learning_rate=0.0002,end_learning_rate=0.0,start_decay_step

以笔为剑的唐吉坷德·2019-06-06 15:43

Tensorflow工具箱（二）optimizer

Tensorflow工具箱1Adam优化器Adam_optimizer(loss,variables,starter_learning_rate=0.0002,end_learning_rate=0.0,start_decay_step

以笔为剑的唐吉坷德·2019-06-06 15:43

L1和L2正则化——PyTorch版本

一、用代码实现L1和L2regularizationweight_decay指定的权重衰减会对网络中所有参数（包括权值W和偏置b）进行操作，如果对b进行L2正则化可能会导致严重欠拟合，所以，一般只需对权值进行正则即可

我的断点在哪里·2019-05-31 15:01

诗忘花落·2019-05-30 13:44

PyTorch一些小知识点

filterlambdatorch.optim.SGD(filter(lambdap:p.requires_grad,model_parameters),lr=lr,momentum=momentum,weight_decay

蜉蝣之翼❉·2019-05-28 08:52

深度学习框架Pytorch——学习笔记（六)PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout

踩刹车"在过拟合出现之前进行刹车，lr-decay.逐步降低学习率，前期大步走，后期小步走。2.数

AN ZE·2019-05-21 12:01

深度学习入门笔记手稿（十二）学习率衰减

并不会真正收敛，因为学习率为固定值，不同的minibatch中有噪音但是慢慢减少学习率，在初期学习率还比较大，但是随着学习率变小，学习不长也变慢，最后会在最小值一小块区域摆动1.可以将学习率设置为1/（1+decay_rate

楚门.·2019-05-15 12:16

polynomial_decay多项式学习率迭代策略详解

tf.train.polynomial_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,end_learning_rate=0.0001,power=1.0,cycle

raincchio·2019-04-24 12:51

tensorflow随笔-正则化与指数衰减率

decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)decay_rate衰减系数decay_steps衰减速度当

AI_LX·2019-04-01 00:00

滑动平均模型（MA）—tensorflow

在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型，在初始化ExponentialMovingAverage的时候，需要提供一个衰减率（decay

丿回到火星去·2019-03-26 18:33

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