learning_rate 第3页

每天五分钟机器学习：交叉验证超参数寻优的python实现（附代码）

learning_rate=[0.001,0.001,0.01,0

幻风_huanfeng·2022-11-22 00:04

记录一下深度学习||CNN||pytorch中遇到的英文单词

DAY1linear线性的Regression回归model模型LinearRegressionModel线性回归模型epoch周期，回合learning_rate学习率optimize优化器criterion

Tiandaren·2022-11-21 12:51

NameError: name ‘Adam‘ is not defined的解决方案

opt=Adam(learning_rate=0.01,beta_1=0.85,beta_2=0.999)出现错误：NameError:name'Adam'isnotdefined这是TensorFlow

杨貔貅的学习笔记·2022-11-21 10:13

Pytorch框架下使用Tensorboard可视化训练过程

>②保存training_loss、验证集的acc以及learning_rate的变化，在Tensorboard的SCALARS当中。

@会飞的毛毛虫·2022-11-15 13:17

cs231n笔记7—优化/正则化/学习迁移

假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是：#普通更新x+=-learning_rate*dx2动量（Momentum）更新在这里引入了一个初始化为0的变量v和一个超参数mu。

kingsure001·2022-11-10 10:02

Python sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier实例讲解

用法:classsklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(base_estimator=None,*,n_estimators=50,learning_rate=1.0,algorithm

wuxiaopengnihao1·2022-11-06 01:43

paddle深度学习基础之优化算法

文章目录paddle深度学习基础之优化算法前言网络结构关于学习率学习率主流优化算法代码实践网络结构关于学习率学习率我们大家一定不陌生，就是优化算法中的参数learning_rate。

梁先森-在技术的路上奔跑·2022-10-15 07:13

神经网络模型训练简记（一）

神经网络模型训练简记（一）一、概念介绍1.1人工智能、机器学习、神经网络与深度学习1.2backbone与pretrain_model1.3batch_size、learning_rate、epoch与

weixin_46846685·2022-10-13 10:56

LGB ：关于调参的一些说明

调参核心调参1：提高准确率"：num_leaves,max_depth,learning_rate调参2：降低过拟合max_binmin_data_in_leaf调参3：降低过拟合正则化L1,L2调参4

猫咪钓鱼·2022-08-10 07:26

TypeError: ‘method‘ object is not iterable

opt/asr/notebook/torch_learn/nn_example.py",line42,inoptimzer=optim.Adam(params=model.parameters,lr=learning_rate

ai-ai360·2022-08-03 07:19

CNN实验报告

不同模块对CNN的影响介绍实验环境网络结构默认情况（一）添加BN（二）激活函数1.tanh2.LeakyReLU3.sigmoid（三）正则化L2正则DropOut（四）优化器Adam（五）学习率衰减learning_rate

yizhi_hao·2022-07-28 21:09

在pytorch上使用CNN实现猫狗分类

BATCH_SIZE=16#每批处理的数据DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')EPOCHS=15#训练数据集的轮次LEARNING_RATE

Richard_Kim·2022-04-12 07:28

一元回归模型记录

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#定义超参数，就是模型训练过程中的参数，包括学习率、隐层神经元个数、批数据个数learning_rate

Godning·2022-02-22 01:29

生存预测 : kaggle titanic 泰坦尼克号逻辑回归(Logistic回归) tensorflow版

titanic/datatitanic.pyimporttensorflowastfimportpandasaspdTRAIN_PATH="train.csv"TEST_PATH="test.csv"LEARNING_RATE

scpy·2022-02-17 18:34

优化：AdamOptimizer

__init__Args:learning_rate:ATensororafloatingpointvalue.Thelearningrate.控制了权重的更新比率（如0.001）。

骑鲸公子_·2022-02-09 05:45

【DL】构建具有单隐藏层的2类分类神经网络-带有一个隐藏层的平面数据分类

3.改变learning_rate的数值会发生什么4.如果

Tialyg·2021-12-06 14:47

tensorflow从入门到精通——Alexnet网络实现分类

/data/",one_hot=True)网络超参数定义#定义网络的超参数learning_rate=0.001training_iters=200000

小陈phd·2021-08-13 09:52

tensorflow 3. 线性回归和优化器

我手工敲了一遍，翻译了注释，如下：importtensorflowastfimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.random#超参数learning_rate

YuanLulu·2021-06-13 05:10

xgboost2 以及使用XGB.CV来进行调参

#xgboost的几种弱评估器,boosterforboosterin["gbtree","gblinear","dart"]:reg=XGBR(n_estimatiors=22,learning_rate

weixin_45271076·2021-05-27 17:54

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

数据挖掘-二手车价格预测 Task04：建模调参

数据挖掘-二手车价格预测Task04：建模调参模型调参部分利用xgb进行五折交叉验证查看模型的参数效果##xgb-Modelxgr=xgb.XGBRegressor(n_estimators=120,learning_rate

GoAl的博客·2021-04-22 17:31

逻辑回归中的梯度下降

效率更高,代码量更少,使用更少的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:def__init__(self,learning_rate

Infinity343·2021-03-13 12:11

dnn回归预测_Tensorflow Python：完成的训练DNN回归模型，执行多次后预测会发生巨大变化...

deftrain_dnn_regression_model(learning_rate,regularization_strength,steps,batch_size,hidden_units,feature_columns

初雪CH·2021-02-23 08:27

Tensorflow---训练过程中学习率（learning_rate）的设定

Tensorflow—训练过程中学习率（learning_rate）的设定在深度学习中，如果训练想要训练，那么必须就要有学习率~它决定着学习参数更新的快慢。

A big bliss·2020-12-18 16:35

python花瓣长度和花瓣宽度散点图鸢尾花_鸢尾花

目录AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)一、导入模块二、导入数据三、构造决策边界四、训练模型4.1训练模型(n_e=10,l_r=0.8)4.2可视化4.3训练模型(n_estimators=300,learning_rate

weixin_39984442·2020-12-16 20:35

xgboost调参_模型搭建方法——XGBoost函数使用整合篇

一、模型参数clf=XGBClassifier(learning_rate=0.05,n_

weixin_39916681·2020-12-12 11:45

论为啥我的lightgbm一直报错

Multiclassobjectiveandmetricsdon’tmatch原因：我的代码：gbm=lgb.LGBMClassifier(objective='regression',num_leaves=31,learning_rate

CristinaM·2020-09-17 10:29

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

用pytorch写一个简单的线性回归模型

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtorch.autogradimportVariable定义超参数input_size=1output_size=1num_epochs=1000#训练次数learning_rate

zhuyijun09·2020-09-16 00:37

卷积神经网络CNN参数优化

目录一、训练神经网络模型1、神经网络训练流程2、前向传播算法3、反向传播算法二、卷积神经网络CNN参数优化1、learning_rate学习速率2、batch_size批数据大小3、训练样本要均衡4、丢弃率

辰星M·2020-09-16 00:31

bert代码学习

bert/issues/70ifmode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:train_op=optimization.create_optimizer(total_loss,learning_rate

fkyyly·2020-09-14 18:43

神经网络优化（损失函数：自定义损失函数、交叉熵、softmax()）

3、神经网络的层数，通常用神经网络的层数和神经网络待优化的参数的个数来表示，层数=隐藏层的层数+1个输出层，总参数=总W+总b4、神经网络的优化四个方面：损失函数loss、学习率learning_rate

于小勇·2020-09-14 16:05

SGD（随机梯度下降算法）的缺点

虽然SGD很容易实现，到是在解决某些问题时，可能没有效率例如：#coding:utf-8classSGD:def__init__(self,learning_rate=0.01):self.learning_rate

我是小杨我就这样·2020-09-13 06:49

【神经网络】优化器

1、Adam关联所有样本的梯度，便于求解全局最优解，始终含有前面梯度的信息，把前面的梯度传到后面优点：自动调节学习率，速度快，梯度传导optimizer=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate

ZHANGHUIHUIA·2020-09-13 05:26

《深度学习课期末考核part7》

——吴恩达过犹不及多个对象测试不准，取决于训练集，泛化能力不足模型未调参训练次数：250学习速率：0.011000,0.01识别正确，小于1000则不行当参数为num_iterations=800,learning_rate

钟碧诚·2020-09-11 08:32

【tf.keras】Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape [9216,4096] and type float on /j...

model=tf.keras.Model(inputs=inputs,outputs=outputs)model.summary()adam_opt=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate

weixin_30685029·2020-09-10 19:43

AdaBoostClassifier参数

learning_rate:学习率，表示梯度收敛速度，默认

weixin_30335575·2020-09-10 18:15

调参

范围核心调参1：提高准确率"：num_leaves,max_depth,learning_rate调参2：降低过拟合max_binmin_data_in_leaf调参3：降低过拟合正则化L1,L2调参4

qq_39643868·2020-09-10 16:05

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

banghu8816·2020-09-10 12:05

Python手动搭建神经网络

参数调试在这次验证码识别网络中，主要的参数有learning_rate，batch_size，iter_

一桶二锅头·2020-09-10 10:50

贝叶斯搜索最佳参数

model=XGBClassifier(learning_rate=0.96,n_estimators=91,max_depth=2,min_child_weight=1,objective='binary

追梦小狂魔·2020-08-26 13:23

TensorFlow ---XOR异或神经网络

1importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集x_data=[[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]]y_data=[[0],[1],[1],[0]]tf.set_random_seed(1)learning_rate

Take your time_·2020-08-24 15:39

xgboost.XGBClassifier 分类算法参数详解

classxgboost.XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary

仙人掌_lz·2020-08-24 15:16

LightGBM参数介绍

Xgboost和LightGBM部分参数对照：XgbootsLightGbmbooster(default=gbtree)boosting(default=gbdt)eta(default=0.3)learning_rate

一路前行1·2020-08-24 04:04

TypeError: ‘float‘ object cannot be interpreted as an integer

但是我用成了：parameters={'class_prior':range(0,10,0.1)}因此报错解决方法：用np.linspace（）{'max_depth':range(2,15,1)}{'learning_rate

goodgoodstudy___·2020-08-24 00:57

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

MNIST2_LGB_XGB训练预测

模型训练和预测部分脚本如下：完整脚本见笔者githublgb_param={'boosting':'gbdt','num_iterations':145,'num_threads':8,'verbosity':0,'learning_rate

Scc_hy·2020-08-23 15:26

深度学习之---各种学习率优化算法

假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是：#普通更新x+=-learning_rate*dx其中learning_rate是一个超参数，它是一个固定的常量。

zxyhhjs2017·2020-08-23 04:27

Tensorflow 打印所有tf.flags 参数的方法

使用者的选择我在设置参数之后想要每次运行程序时打印出所有参数用来核对与记录，费了些功夫找到了方法不多说，上代码importtensorflowastfFlags=tf.flagsFlags.DEFINE_float('learning_rate

苍蓝儿·2020-08-23 00:45

FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

flags=tf.app.flagsFLAGS=flags.FLAGSflags.DEFINE_float('learning_rate',0.01,'Initiall

朝花偏不夕拾W·2020-08-22 23:17

推荐频道

learning_rate