learning_rate 第6页

TensorFlow实现指数衰减学习率的方法

tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase,

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

XGBoost模型保存与读取（多分类问题）

importpicklefromxgboostimportXGBClassifier#trainmodel_xg=XGBClassifier(n_estimators=20,learning_rate=

再见OrG·2020-01-12 03:57

基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题

注意，已经很多很多人和我说最后的loss不变，大家的数据都不一样，如果发现loss不变请降低learning_rate=1e-6，就可以解决，还有问题的话，公众号里面联系我，帮助大家搞定。

slade_sal·2020-01-07 01:19

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

Tensorflow 梯度裁剪--防止梯度爆炸

设置优化器：optim=tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=self.learning_rate)计算梯度：gradients=optim.compute_gradients

Johann_Liang·2019-11-08 15:18

20170829

tensorflowlogisticregressionimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("mnist/",one_hot=True)learning_rate

Do_More·2019-11-03 21:07

Tensorflow：Adam Optimizer使用

tf.train.AdamOptimizer官网接口文档def__init__(self,learning_rate=0.001,beta1=0.9,beta2=0.999,epsilon=1e-8,use_locking

LoveSkye·2019-10-23 20:59

GBDT--回归篇

sklearn源码解读sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressorsklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor(loss=’ls’,learning_rate

_ReLU_·2019-10-22 11:12

使用TensorFlow v2库实现线性回归

future__importabsolute_import,division,print_functionimporttensorflowastfimportnumpyasnprng=np.random#参数learning_rate

磐创 AI·2019-10-21 11:24

BP神经网络python代码实现

首先直接上代码，后面有时间再把代码里面的详解写出来，importnumpyasnpimportrandomclassneru_bp():def__init__(self,learning_rate=.2

心中藏着一个猛兽·2019-10-17 15:51

04-04 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)

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

十七岁的有德·2019-10-16 17:00

利用TensorFlow实现CNN解决手写数字识别问题

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("data/",one_hot=True)learning_rate

SSVV·2019-10-06 18:27

darknet分类，迁移学习，还没有达到预期，学习率降为0了，怎么破？

网络更新所用的学习率为：learning_rate/batch_size,所以学习率不能太小，比如如果学习率设置为0.01，batch=128，那么实际计算的学习率就是0.000078，非

haimianjie2012·2019-09-16 11:35

BERT 打印loss

google-research/bertifmode==tf.estimator.ModeKeys.TRAIN:train_op=optimization.create_optimizer(total_loss,learning_rate

guotong1988·2019-09-05 10:10

sklearn 中的 GBDT 回归

sklearn的gbdt回归GradientBoostingRegressor类构造方法def__init__(self,loss='ls',learning_rate=0.1,n_estimators

张筱竼·2019-09-04 16:46

sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier()函数解析（最清晰的解释）

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

我是管小亮 :)·2019-09-02 00:00

关于warm_up学习率

warmup:Runa5epochwarmuptotheinitiallr.1warm_up核心代码 learning_rate=cfg.learning_rate boundaries=cfg.lr_steps

云net·2019-07-25 15:03

pytorch学习笔记(3) 动态调整学习率和hook函数的使用

pytorch学习笔记(3)动态调整学习率和hook函数的使用.动态调整学习率defadjust_learning_rate(optimizer,epoch,params):lr=params["LEARNING_RATE

wanglei_1996·2019-07-23 00:53

梯度下降例子——python代码

代码示例如下：if__name__=="__main__":learning_rate=0.01#步长#原始函数为y=4x^2-2x+3利用梯度下降求解其当x为多少时其有最小值，且最小值为多少x=5#初始值

WilliamCHW·2019-07-10 10:27

TensorFlow优化算法 tf.train.AdamOptimizer 简介

一、算法流程初始化：更新规则：二、参数定义__init__(learning_rate=0.001,beta1=0.9,beta

polyhedronx·2019-06-23 20:15

【tf.keras】Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape [9216,4096] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc

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

wuliytTaotao·2019-06-04 14:00

诗忘花落·2019-05-30 13:44

基于RNN的MNIST数据集分类实现

1.超参数定义#超参数定义（hyperparameters）LEARNING_RATE=0.001TRAINING_ITER=10000BATCH_SIZE=128INPUT_DIMS=28HIDDEN_DIMS

juicetech·2019-05-22 18:45

深度学习参数更新

几种常见的参数更新方式1)SGDx+=-learning_rate*dx2)Momentumupdate#Momentumupdatev=mu*v-learning_rate*dx#integratevelocityx

Teng1996·2019-05-19 13:05

GBDT梯度提升树算法及官方案例

GBDT梯度提升树算法及官方案例GBDT分类实战总结loss:选择损失函数，默认值为ls(leastsqures)learning_rate:学习率，模型是0.1n_estimators:弱学习器的数目

Kyrie_Irving·2019-05-06 16:07

我的第一个感知机！！！（哭了

importnumpyasnpimportioclassPerceptron(object):#输入节点初始化权重和偏置常数b（假设与偏置常数相乘的输入值一直为0）def__init__(self,inode_num,learning_rate

Liiipseoroinis·2019-04-25 17:46

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

人工智能实战第6次作业_许骏鹏

作业要求项目内容这个作业属于哪个课程人工智能实战这个作业的要求在哪里第六次作业要求我在这个课程的目标是获得实战经验这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标学习调整参数增加模型准确度二、作业正文主要参数列表：learning_raten_hidden1n_hidden2m_epochbatch_size(一)、epoch次数其他参数learning_rate

到下面玩跑步·2019-04-22 13:00

PyTorch实现一个简单的神经网络

numpy实现线性回归PyTorch实现线性回归3.PyTorch实现一个简单的神经网络1.numpy和pytorch实现梯度下降法设定初始值求取梯度在梯度方向上进行参数的更新numpyx=0#学习率learning_rate

devcy·2019-04-09 01:49

minimize()的详细讲解笔记

optimizer.minimize(loss,var_list)loss=...opt=tf.tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1)train_op

loveEconomics·2019-04-03 18:35

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

tf.train.AdamOptimizer()函数解析

__init__(learning_rate=0.001,beta1=0.9,beta2=0.999,epsilon=1e-08,use_locking=False,name='Adam')参数：learning_rate

我是管小亮 :)·2019-03-31 19:36

机器学习-线性回归 Linear Regression

#线性回归模型算法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgradient_descent(X,Y,iteration=200,learning_rate

BrianLi_·2019-03-27 08:42

利用全连接网络将图片进行分类

importtensorflowastf#定义参数learning_rate=0.001training_epochs=25batch_size=100display_step=1#设置网络模型参数#第一个隐藏层节点个数

SigelKoo·2019-03-25 12:25

tensorflow报错：'GradientDescentOptimizer' object has no attribute 'minimizer'

今天用Tensor跑手写数字识别的时候遇见这样一个错误：optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=learning_rate).

荒野雄兵·2019-02-28 20:08

开了batch_norm，训练集acc很高，而测试集acc很低怎么解决

initializer=tf.constant_initializer(0.0),trainable=False)optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate

china026·2019-02-27 20:44

tensorflow 梯度下降方法小结

train=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(cost)以下是除梯度下降之外可选的方法：tf.train.AdadeltaOptimizertf.train.AdagradOptimizertf.train.AdagradDAOptimizertf.train.MomentumOptim

从流域到海域·2019-02-15 17:54

第8章提升方法(AdaBoost)课后习题解答

===============第8章提升方法(AdaBoost)课后习题解答8.1弱分类器为决策树，感觉跟书中例题8.1很像，原来是用[features_min,features_max],step=learning_rate

breeze_blows·2019-02-13 09:40

TensorFlow优化器GradientDescentOptimizer

类GradientDescentOptimizer继承自:Optimizer这是一个实现实现梯度下降算法的优化器类，用于构造一个新的梯度下降优化器实例构造器方法__init____init__(learning_rate

拼命先生A·2019-02-12 01:38

python实现lightgbm以及重要参数解析

lightgbm参数解析max_depth:树的深度num_leaves:树的最大叶子节点数objective:目标函数min_data_in_leaf：一个叶子上最小数据量learning_rate:

Adm1rat1on·2019-01-04 16:45

LVQ 学习向量量化聚类 python 实现以及一些思考

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefLVQ(X,y,n_clusters,learning_rate=0.1):#

csdn_inside·2018-12-25 21:44

用python实现LSTM

importnumpyasnp#定义一个LSTM类（input_width是输入数据的张量大小，state_width是状态向量的维度，learning_rate是学习率）classLstmLayer(

布衣书生-Python·2018-12-20 20:35

Wzz_Liu·2018-12-14 20:46

[机器学习算法] 梯度下降 python实现（线性回归）

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpclassLinear_Regression():def__init__(self,data,theta0,theta1,learning_rate

GreenTeemo·2018-12-13 19:26

在mnist数据集上实现卷积神经网络

/datasets",one_hot=True,reshape=False)#参数learning_rate=0.00001epochs=10batch_size=128#用来验证和

Adm1rat1on·2018-11-30 15:39

03使用tensorflow实现逻辑回归（mnist数据集）

importtensorflowastfimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datarng=numpy.random#设置训练参数learning_rate

王涛_a3eb·2018-11-08 15:53

sklearn:梯度提升正则化

通过收缩的规则化（learning_rate<1.0）可以显着提高性能。与收缩相结合，随机梯度增强（子样本<1.0）可以通过减少包装的方差来产生更准确的模型。没有收缩的子采样通常效果不佳。

颠沛的小丸子·2018-11-06 20:01

对于tensorflow学习率的理解：global_step;decay_steps

tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase=False,name=None

Hero_Never_GIVE_UP·2018-11-01 23:15

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