learning_rate 第2页

神经网络九大学习率衰减提效策略

exponential_decay=learning_rate

CHH3213·2023-01-13 09:19

NLP 工作中bug记录

1，微调transformer中mlm任务中（多卡跑），nohup运行出现如下错误，经搜索说是nohup的bug{'loss':1.5461,'learning_rate':3.933343085625122e

小李飞刀李寻欢·2023-01-12 19:17

Tensorflow 计算梯度 | clip 梯度

]),name='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

预训练过程训练数据分析1

源代码地址大佬预训练代码地址模型结构之前已经进行分析过了，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

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

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

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

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

【无标题】

机器学习---感知机第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 10:18

机器学习1

机器学习---感知机第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

包含两个未知参数w，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

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）

现在将介绍如何把画图函数以及正则化整进去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

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

深度学习调参小技巧——学习率

对应学习率的设置，我一般设置的比较大，为0.01如果loss不降并且维持着较大值，这是由于学习率过大，导致每一步走的比较大，从而错过了最优点；loss降了一会后，一直不降了，这也需要我们降低学习率，通常我是通过learning_rate

何如千泷·2022-12-20 11:36

如何选择合适的learning rate？

warmupfromtransformersimportAdamW,get_constant_schedule_with_warmupoptimizer=AdamW(model.parameters(),lr=learning_rate

JY HUA·2022-12-20 11:03

吴恩达深度学习笔记 course2 week3 超参数调试,Batch Norm,和程序框架

1.TuningProcess对超参数的一个调试处理一般而言,在调试超参数的过程中,我们通常将学习率learning_rate看作是最重要的一个超参数,其次是动量梯度下降因子β(一般为0.9),隐藏层单元个数

weixin_30872733·2022-12-19 09:57

深度学习神经网络学习日记

weightdecayL1Regularization:拉普拉斯分布左右对称L2Regularization:高斯分布w的平方项拉普拉斯分布正则化能够使得模型更倾向于得到稀疏参数稀疏参数的优点在特征选择上优化器：普通更新x+=-learning_rate

WJY991202·2022-12-18 17:51

Tensorflow笔记——详解深度学习learning_rate以及如何调整学习率

1.什么是学习率? 学习率(Learningrate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值，学习率越低，损失函数的变化速度就越慢。虽然使用低学习率可以确保我们不会错过任何局部极小值，但也意味着我们将花费更长的时间来进行收敛。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。公式：new_weight=orign_weight—le

·城府、·2022-12-17 15:01

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate问题的解决

由于在新版本的keras中(指大于等于2.3.0版本)，将原来的lr这一参数重命名为leraning_rate，因此将leraning_rate重新改为lr即可解决报错问题#keras=2.2.4写法model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer=Adam(lr=lr_schedule(0)),metrics=['accuracy']

Anefuer_kpl·2022-12-13 08:54

机器学习实战（集成学习与随机森林）

集成学习与随机森林更新权重AdaboostAdaBoostClassifier(base_estimator=None,n_estimators=50,learning_rate=1.0,algorithm

aka.炼金术士·2022-12-12 23:26

DHU DeepLearning & Practice_在使用预训练模型提取特征时遇到的问题

module'keras.optimizers'hasnoattribute'SGD'问题3：KeyError:'acc'问题4：UserWarning:The'lr'argumentisdeprecated,use'learning_rate'instead

鱼犬·2022-12-12 13:09

深度学习参数总结

目录一深度学习中batch_size和learning_rate的关系二网络训练时trainloss与testloss的结果分析三出现loss不下降的问题时检查四训练时损失出现nan的问题，可能导致梯度出现

码小花·2022-12-11 23:00

CNN案例：手写数字识别

importtorchimporttorchvisionfromtorch.utils.dataimportDataLoader#训练次数n_epochs=3#一次训练的图片数batch_size_train=64#一次测试的图片数batch_size_test=1000#学习率learning_rate

所追寻的风·2022-12-11 22:28

机器学习：11.机器学习---神经网络

12C、20D、24C第2关：神经元与感知机#encoding=utf8importnumpyasnp#构建感知机算法classPerceptron(object):def__init__(self,learning_rate

HNU岳麓山大小姐·2022-12-10 08:42

深度学习的学习率

学习率越小，损失梯度下降的速度越慢，收敛的时间更长，如公式所示：new_weight=existing_weight—learning_rate*gradient(新权值=当前权值–学习率×梯度)如果学习率过小

大西瓜不甜·2022-12-09 16:32

机器学习模型中step与epoch，batch_size之间的关系

tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001,beta_1=0.9,

Cy_coding·2022-12-08 22:45

利用numpy实现Logistic回归模型——总结（5）

main函数首先回忆一下，训练Logistic回归模型需要我们给他提供什么数据，原始数据肯定少不了，还有初始化的W，b，还有学习率learning_rate，最重要的还有迭代次数，我们需要算多少次，it

yuejich·2022-12-07 06:36

java ML回归预测_ML之XGBoost：利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测(模型调参【2种方法，ShuffleSplit+GridSearchCV、TimeSeriesSplitGSC...

TimeSeriesSplitGSCV】、模型评估)目录利用XGBoost算法对波士顿数据集回归预测T1、ShuffleSplit+GSCV模型调参输出XGBR_GSCV模型最佳得分、最优参数：0.8630,{'learning_rate

少年安吉·2022-12-07 02:28

pytorch里optimizer作用、自动求导autograd，from_numpy、numpy()等函数声明变量时候的浅拷贝、显卡内存 out of memory

1、其中optimizer的作用，其主要起到的作用就是进行权重的更新，如下：net=models.resnet50(pretrained=False)learning_rate=0.01#权重更新如果使用自带的

yangdeshun888·2022-12-06 15:03

神经网络：测试集的loss不降，杂乱无章解决方法

试了很多种方法，包括调整参数batch_size，learning_rate，dropout随机失活层的比率，loss都没有任何改善。！！！调整数据的排序。

杏酱面包葡萄柚·2022-12-05 11:16

CV工具：可视化工具wandb（三）实战

完整翻译文档效率太低，以后从实战入手记录重要的信息1.代码示例importwandbconfig=dict(learning_rate=0.01,momentum=0.2,architecture="CNN

X-ocean·2022-12-03 15:48

Pytorch中optimizer类初始化传入参数分析（分析源码）

参数传入方式（才学没多久，见识浅陋）：trainer=torch.optim.SGD([{'params':params_1x},{'params':net.fc.parameters(),'lr':learning_rate

小廖磨洋工·2022-12-02 06:27

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的含义区别

批大小)指的是在SGD(随机梯度下降法)中选择的一个批次的大小iterations(迭代)指的是训练跑完一个batch_size样本epoch(迭代次数)1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次learning_rate

ACMSunny·2022-11-30 21:31

sklearn机器学习——day18

XGBoost应用过拟合：剪枝参数与回归模型调参classxgboost.XGBRegressor(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent

非畅6 1·2022-11-30 19:11

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

torch.utils.data.DataLoader()torch.nn.init.kaiming_normal_()optimizer=optim.SGD([w1,b1,w2,b2,w3,b3],lr=learning_rate

AndSonder·2022-11-30 17:55

深度学习训练集与验证集损失分析

训练集损失下降，验证集损失不变——>网络过拟合（尝试drpout,L2正则化等手段）训练集损失不变，验证集损失下降——>数据集有问题（检测数据集）训练集损失不变，验证集损失不变——>网络学习遇到瓶颈（减小学习率learning_rate

一名CV界的小学生·2022-11-30 07:08

tensorflow 中的学习率衰减

global_stepglobal\_stepglobal_step，初始学习率为learning_ratelearning\_ratelearning_rate则学习率为：current_lr=decay_fun(learning_rate

SATAN 先生·2022-11-29 18:51

心跳信号分类预测-baseline

训练训练集和测试集：设计模型和输出验证集：defabs_sum(y_pre,y_tru):loss=sum(sum(abs(y_pre-y_tru)))returnlossclf=LGBMClassifier(learning_rate

小峰要加油·2022-11-29 11:23

【头歌】机器学习 --- 感知机

第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

MQiyirs·2022-11-29 07:33

python实现catboost分类器以及部分参数解释

catboost参数解析iterations:最大树数od_type:过拟合检查类型od_wait：在最小化损失函数后的迭代次数max_depth：最大深度learning_rate：学习率l2_leaf_reg

Adm1rat1on·2022-11-29 01:34

pytorch手动加入正则

1.Pytorch自带的加正则化方法Pytorch的优化器都自带正则化，比如optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay

YANG_0_0_YANG·2022-11-27 09:01

pytorch-多分类、全连接层

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#导入数据集batch_size=200#一次输入200次图片learning_rate

青灯有味是儿时·2022-11-27 02:56

Python学习笔记--Pytorch--卷积神经网络

regularizationdevice=torch.device('cuda:0')net=MLP().to(device)optimizer=optim.SGD(net.parameters(),lr=learning_rate

花季秃头少女·2022-11-23 08:38

【强化学习】Policy Gradients代码注释版本

importgym#importtensorflowastfimportnumpyasnp#HyperParametersGAMMA=0.95#discountfactor折扣因子LEARNING_RATE

小柴柴是也·2022-11-23 08:25

使用sklearn实现GBDT

fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifier参数n_estimators：基学习器个数learning_rate：各个基学习器的学习率（衰减系数

傲慢的菜鸟·2022-11-22 21:37

GBDT 梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree）（万字全解）

Wing以一·2022-11-22 20:29

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