文章 2024-10-28 来自:开发者社区

深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究

深度学习实践者都知道,在训练神经网络时,正确设置学习率是使模型达到良好性能的关键因素之一。学习率通常会在训练过程中根据某种调度策略进行动态调整。调度策略的选择对训练质量也有很大影响。 大多数实践者采用一些广泛使用的学习率调度策略,例如阶梯式衰减或余弦退火。这些调度策略中的许多是为特定的基准任务量身定制的,经过多年的研究,已被证明可以最大限度地提高测试精度。然而这些策略往往无法推广到其他实验设置,....

深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究
文章 2024-10-16 来自:开发者社区

深度学习笔记(五):学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决

1.学习率的作用 学习率 (learning rate),作为监督学习以及深度学习中重要的超参,它控制网络模型的学习进度,决定这网络能否成功或者需要多久成功找到全局最小值,从而得到全局最优解,也就是最优参数。换句话说学习率和stride(步长)性质差不多。 2.学习率太大有何影响 首先我们要认识到学习率过大,自然第一反应就是学习的速度或者说忽略了某些阶段直接学到了下一个阶段的东西,这对于计算机来....

深度学习笔记(五):学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决
文章 2024-09-29 来自:开发者社区

Python实现深度学习学习率指数衰减的方法与参数介绍

在深度学习领域,学习率是决定模型训练速度和质量的关键参数之一。一个恰当的学习率可以帮助模型快速收敛,而学习率指数衰减策略则是一种动态调整学习率的有效方法,它随着训练的进行逐渐减小学习率,以达到更细致调整模型权重的目的,从而提升模型的泛化能力。 学习率指数衰减的基本概念 学习率指数衰减是根据预定的策略在每个epoch或batch...

文章 2023-09-21 来自:开发者社区

深度学习常用知识梯度下降学习率和反向传播

1 梯度下降梯度下降法主要用于单个参数的取值。假如损失函数是一座山,我们从山上一个任意点开始往山下走,山坡的坡度越大,我们的垂直高度下降的越快。当我们到达某一个点是,我们往任意方向前进多都会升高使,我们就到达了最低点。准确来说是局部最低点。但是如果损失函数是个凸函数,那么这个局部最优解就是整体最优解。梯度下降说到这我们就要提到微分方程了。对损失函数求导,导数就是我们所谓的梯度:此处的是数据集的数....

深度学习常用知识梯度下降学习率和反向传播
文章 2023-04-20 来自:开发者社区

深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。

深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。1.学习率学习率是训练神经网络的重要超参数之一,它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长,通常用$\eta$表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。在网络训练过程中,模型通过样本数据给出预测值,计算代价函数并通过反向传播来调整参数。重复上述过程,使....

深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。
文章 2022-07-25 来自:开发者社区

DL:深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码

目录深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码深度学习模型优化之模型训练技巧总结之适时自动调整学习率实现代码1. 2. def scheduler(epoch): 3. # 每隔50个epoch,学习率减小为原来的1/10 4. if epoch % 50 == 0 and epoch != 0: 5. lr = K.get_value(GRU.optimi...

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