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2019-08-20 中新经纬

   

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网赌无法提款怎么办#learnisaninstanceofLearnerclassoroneofderivedclasseslikeConvLearner学习速率是指导我们该如何通过损失函数的梯度调整网络权重的超参数。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,特别是在被困在高原区域的情况下。此外,学习速率对模型收敛到局部极小值(也就是达到最好的精度)的速度也是有影响的。因此,从正确的方向做出正确的选择意味着我们可以用更短的时间来训练模型。如果我们对每次迭代的学习进行记录,并绘制学习率(对数尺度)与损失,我们会看到,随着学习率的提高,从某个点开始损失会停止下降并开始提高。在实践中,学习速率的理想情况应该是从图的左边到最低点(如下图所示)。在本例中,是从到。

最新万劫三破传奇一般而言,用户可以利用过去的经验(或其他类型的学习资料)直观地设定学习率的最佳值。不同学习速率对收敛的影响(图片来源:cs231n)不同学习速率对收敛的影响(图片来源:cs231n)使之更好

忍者村#learnisaninstanceofLearnerclassoroneofderivedclasseslikeConvLearner下述公式表示了上面所说的这种关系。在训练神经网络之前,只需输入以下命令即可开始找到最佳学习速率。学习率是最影响性能的超参数之一,如果我们只能调整一个超参数,那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量,当学习率最优时,模型的有效容量最大。从手动选择学习率到使用预热机制,本文介绍了很多学习率的选择策略。

(编辑:董文博)
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