Learning Rate

最新推荐文章于 2025-06-18 08:55:40 发布
最新推荐文章于 2025-06-18 08:55:40 发布
阅读量158 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 机器学习 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Libra2022/article/details/118074242

  • Learning Rate graph
    在这里插入图片描述

  • fluctuation在这里插入图片描述

  • Learning Rate Decay
    在这里插入图片描述

  • Learning Rate Decay(Exponential)
    在这里插入图片描述

Libra2022
关注
学习率Learning Rate原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-01 1099
1.背景介绍 在机器学习中，优化算法是训练模型参数的核心步骤。其中，最常用的优化算法之一是梯度下降法（Gradient Descent）。在学习梯度下降的过程中，我们经常会遇到一个重要的超参数——学习率（Learning Rate）。学习率决定了我们在每一步迭代中更新参数的幅度，对模型的收敛速度和最终性能有着重要影响。本章将深入探讨学习率的定义、作用以
学习率衰减Learning Rate Decay原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-24 476
学习率衰减Learning Rate Decay原理与代码实例讲解 1.背景介绍 在机器学习和深度学习的训练过程中，学习率（Learning Rate）是一个至关重要的超参数。它决定了模型在每次迭代时更新权重的步长。如果学习率过大，模型可能会在最优解附近震荡
LEARNING RATE
weixin_42454594的博客
05-04 398
https://blog.youkuaiyun.com/JNingWei/article/details/79243800
DeepSpeed Learning Rate Scheduler
smartcat2010的博客
06-10 389
训练试跑，该lr scheduler从小到大增长lr，同时记录下validatin loss；人来观察在训练多少step之后，loss崩掉（diverge)了，进而为真正跑训练，挑选合适的lr区间；如上图，灰线lr增长的块，前面学得更快，某一时刻就diverge了；橙线lr增长慢，但最终val-loss要比灰线的最低点要低；
learning rate
tdinzju的博客
04-08 773
1.learning rate 是调参的重要一项。过大，会造成跳过了极值点、找不到极值点、在极值点附近徘徊。以y=x^2，x=5为例，learning rate 设为1，则无论多少轮迭代，值都不会下降。一直在x=5,-5徘徊。而learning rate 过小效率极低。收敛时间过长。 2.tf提供tf.train.expontntial_decay(lr,global_step,epoch...
深度学习_Learning Rate Scheduling
RL小站
04-05 1632
我们在训练模型时学习率的设置非常重要。我们可以通过学习率时间表（）有效地管理准确性。
学习率（Learning Rate）确定方法详解
qq_45560461的博客
03-24 917
学习率
tensorflow learning rate的设置
wuguangbin1230的博客
07-29 1556
一、分段常数衰减 tf.train.piecewise_constan() 二、指数衰减 tf.train.exponential_decay() 三、自然指数衰减 tf.train.natural_exp_decay() 四、多项式衰减 tf.train.polynomial_decay() 五、余弦衰减 tf.train.cosine_decay() 线性余弦衰减 tf.train.linear_cosine_decay() 噪声线性余弦衰减 ...
随着Batch size增加，最佳learning rate如何选择？
yiyele的博客
09-14 1443
一开始learning rate随着batch size增大而增大，随后达到一个点后，会随着batch size增加而降低，同时，随着训练不断进行，BnoiseB_{noise}Bnoise​会不断后移。为了加速训练进程，可以设计自适应的learning rate和batch size。
调参之learning rate
my_god2008的博客
02-05 1301
The learning rate is perhaps the most important hyperparameter. If you have time to tune only one hyperparameter, tune the learning rate.\hspace{20em} – Page 429, Deep Learning, 2016 a l...
学习率调度器 (Learning Rate Scheduler)
人无远虑，必有近忧
03-27 651
学习率调度器（Learning Rate Scheduler）是一种在训练过程中动态调整学习率的工具。学习率是优化器中的一个超参数，它决定了模型参数在每次更新时的调整步幅。合适的学习率可以加速模型收敛，而不合适的学习率可能导致训练过程不稳定或收敛速度慢。常见的学习率调度器StepLR：每隔一定的步数将学习率乘以一个衰减因子。ExponentialLR：每个epoch将学习率乘以一个固定的衰减因子。CosineAnnealingLR：学习率按照余弦函数曲线变化，适用于周期性训练。
keras中LearningRate选择
Xwei1226的博客
07-31 4846
Time-Based Learning Rate Schedule Keras has a time-based learning rate schedule built in. The stochastic gradient descent optimization algorithm implementation in the SGD class has an argument calle...
权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）.docx
09-16
在深度学习和机器学习的优化过程中，模型的训练效果受到多种因素的影响，其中权重衰减（Weight Decay）和学习率衰减（Learning Rate Decay）是两个重要的策略。它们帮助改善模型性能，并有效防止过拟合现象的发生。...
深入理解XGBoost（何龙 著）学习笔记（四）
最新发布
limiaoiao的博客
06-18 791
例如，f(x,y),对参数x求偏导为∂f/∂x，对参数y求偏导为∂f/∂y，组成梯度向量(∂f/∂x, ∂f/∂y)ᵀ，简称为∇f(x,y)。函数f(x,y)在点（x0,y0）处沿着∇f(x,y)移动，其函数值增加的最快，换一句话说，如果沿着梯度的反方向，则函数值下降的最快，更容易找到最小值。线性回归的目标是，对于输入向量x，预测其目标值y。可以看到，在计算梯度距离时会乘一个步长系数α，梯度向量决定了梯度下降的方向，而步长则决定了梯度下降的距离，还是以下山为例，步长就是沿最陡峭的方向向前走一步的距离。
【机器学习】SAE(Sparse Autoencoders)稀疏自编码器
zwhszdx的博客
06-13 793
SAE(Sparse Autoencoders)稀疏自编码器概念讲解
【python深度学习】Day53 对抗生成网络
2203_75479908的博客
06-14 385
对抗生成网络（GAN）摘要 GAN由生成器与判别器组成，通过对抗训练提升生成能力。生成器将随机噪声转化为样本，判别器区分真实与生成数据。采用nn.Sequential简化网络结构，LeakyReLU避免神经元失活。在心脏病数据集不平衡样本中，使用GAN生成病人样本可提升分类器F1分数。典型应用包括图像/文本生成和数据增强，改进模型如WGAN、CGAN等进一步拓展了应用场景。（149字）
机器学习算法_聚类KMeans算法
2401_88868983的博客
06-13 1076
类别内部数据的距离平方和越小越好，类别之间的距离平方和越大越好，聚类的。：计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别，相当于先调用。CH系数考虑簇内的内聚程度，簇外的离散程度，质心的个数。：开始的聚类中心的数量，整型，默认值为8。
生成对抗网络（GANs）入门介绍指南：让AI学会“创造“的魔法（二）【深入版】
LJ1147517021的博客
06-15 1040
生成对抗网络（GANs）入门介绍指南：让AI学会“创造“的魔法（二）【深入版】
李宏毅2025《机器学习》第二讲-深度解构AI Agent：让大型语言模型学会记忆、使用工具与制定计划
rzb1986的专栏
06-15 856
通过对李宏毅老师课程的深度解构，我们得以窥见现代AI Agent设计的宏伟蓝图。其核心驱动力，已不再是无尽的数据投喂和模型训练，而是转向如何巧妙地设计交互框架与提示策略，从而唤醒并组织现有大型语言模型中沉睡的巨大潜力
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值