12、深入探索Java深度学习库及实际应用

深入探索Java深度学习库及实际应用

1. 学习率优化

在深度学习算法中，学习率是一个常见的参数，它被定义在更新模型参数的方程中。随着迭代次数的增加，适当降低学习率可以提高模型的精度，但需要谨慎确定下降幅度，因为突然的大幅下降可能会导致模型崩溃。以下是几种优化学习率的方法：

1.1 动量法（Momentum）

动量法是一种简单而有效的调整学习率的方法，其方程如下：
[
\Delta\theta^{(\tau)} = -\eta\frac{\partial E(\theta^{(\tau)})}{\partial\theta^{(\tau)}} + \alpha\Delta\theta^{(\tau - 1)}
]
其中，(\alpha \in [0, 1]) 被称为动量系数，通常先设置为 0.5 或 0.9，然后再进行微调。

1.2 ADAGRAD 算法

ADAGRAD 算法是一种更好的优化学习率的方法，其方程如下：
[
\Delta\theta^{(\tau)} = -\frac{\eta}{\sqrt{\sum_{t = 0}^{\tau} g_t^2}} g_{\tau}
]
其中，(g_{\tau} = \frac{\partial E(\theta^{(\tau)})}{\partial\theta^{(\tau)}})。为了防止发散，实际应用中常使用以下方程：
[
\Delta\theta^{(\tau)} = -\frac{\eta}{\sqrt{\sum_{t = 0}^{\tau} g_t^2 + 1}} g_{\t