关于深度学习中的梯度下降与学习率调整策略

梯度下降与学习率策略

最新推荐文章于 2024-12-02 00:00:00 发布

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本文精选三篇深度学习优化算法的专业文章，详细解析梯度下降算法原理、学习率设定策略及其在深度学习优化器中的应用，为读者提供全面深入的理解。

推荐三篇文章，写的相当清楚，在这记录一下，方便以后查阅

1、关于梯度下降算法：

https://lumingdong.cn/summary-of-gradient-descent-algorithm.html

2、关于梯度下降中学习率设定策略：

https://lumingdong.cn/setting-strategy-of-gradient-descent-learning-rate.html#快照集成和随机加权平均（Snapshot_Ensembling_And_Stochastic_Weight_Averaging）

3、深度学习优化器方法及学习率衰减方式综述：

https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=27016

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专栏目录

pytorch----深度学习中学习率的衰减策略

qq_40379132的博客

06-09

1万+

学习率是神经网络优化时的重要超参数。学习率α的取值非常关键，学习率越大则权重更新的越快。在梯度下降方法中，如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。学习率越大，输出误差对参数的影响就越大，参数更新的就越快，但同时受到异常数据的影响也就越大，很容易发散。一般来说，我们希望在训练初期学习率大一些，使得网络收敛迅速，在训练后期学习率小一些，使得网络在收敛到最优点附近时避免来回震荡，更好的收敛到最优解。因此，比较简单直接的学习率调整可以通过学习率衰减（Learning Rate Decay）的方式来实现。可

关于深度学习的梯度下降法介绍

最新发布

Henry的博客

03-20

994

梯度下降法是机器学习中用于优化模型参数的核心算法。理解梯度的概念、掌握梯度下降法的基本步骤，并了解其潜在问题及解决方案，是掌握这一“黑魔法”的关键。通过合理选择学习率、使用优化算法的变体以及应对局部最小值和鞍点问题，可以显著提高梯度下降法的性能，从而更有效地训练神经网络。

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深度学习03——梯度下降和学习率

qq3125465的博客

03-22

1351

梯度下降、学习率的优化、Adagrad、RMSProp、Momentum、AdaM

机器学习笔记(3) — 梯度下降、学习率α

ygy555的博客

11-06

1719

机器学习，理解梯度下降即公式，以及学习率α

深度学习常用知识梯度下降学习率和反向传播

赵广陆

12-06

529

目录 1 梯度下降 2 学习率 3 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。

梯度下降算法(SGD)、学习率

m0_53881899的博客

07-04

1842

梯度下降算法

反向传播、梯度下降与学习率：深度学习中的优化艺术

ciweic的博客

12-02

1453

反向传播、梯度下降和学习率是深度学习中不可或缺的三个概念。它们共同构成了深度学习模型训练的基石。理解这些概念及其相互作用对于设计和训练有效的深度学习模型至关重要。随着深度学习技术的不断发展，对这些基础概念的深入理解和创新应用将推动人工智能领域取得更多的突破。

深度学习中的梯度下降算法：详解与实践

xyaixy的博客

11-27

2900

梯度下降算法是深度学习中的核心优化方法，通过沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数，以逐步逼近最优解。本文详细探讨了梯度下降的基本原理、三种主要变体（批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降）、学习率的影响及调整方法，以及常见优化技巧（如梯度裁剪和动量方法）。此外，结合实践示例说明了如何在深度学习中高效应用梯度下降算法，为开发者提供理论与实践的全面指导。梯度下降算法的持续优化将为深度学习技术的发展奠定更坚实的基础。

讲解深度学习中的学习率、梯度、、梯度消失、梯度爆炸

qq_36545573的博客

10-23

2061

这篇文章深入探讨了深度学习中的关键概念——梯度、学习率，以及梯度消失和梯度爆炸问题。文章首先解释了梯度的数学定义，强调了其在优化中的重要性。接着介绍了学习率这一超参数如何控制模型训练时参数更新的步长，并探讨了不同学习率选择对模型收敛性的影响。随后，文章详细描述了梯度消失和梯度爆炸的现象，阐述了它们在深度神经网络中可能导致的训练问题，并提供了解决这些问题的常见策略，如激活函数的选择、梯度裁剪等。最后，通过形象的比喻进一步帮助读者理解这些复杂概念，提升了文章的可读性和实用性。

深度学习中常用的学习率衰减策略及tensorflow实现

wzg2016的博客

10-05

5377

目录引言（1）分段常数衰减（2）指数衰减（3）自然指数衰减（4）多项式衰减（5）余弦衰减（6）线性余弦衰减（7）噪声线性余弦衰减（8）倒数衰减计算公式： tensorflow中的函数介绍：使用示例： 学习率变化曲线示意图：引言 学习率（learning rate,lr）是在神经网络的训练过程中一个很重要的超参数，对神经网络的训练效果与训练时间成本有很大影响。 学习率对训练效果的影响（主要体现在对网络的有效容量/参数搜索空间的影响上）：学...

深度学习——形象理解梯度下降、learning rate(学习率)

scarecrow_sun的博客

09-28

5151

目录写在前面梯度下降Learing Rate(学习率)Learing Rate(学习率)的影响Learing Rate比较小Learing Rate较大写在前面当初在学习梯度下降和Learning Rate的时候，怎么理解都没有理解透这两个是一个什么样的过程，疑惑了很久很久，直到最近开始看李宏毅老师的深度学习的课程视频的第一节，给了我一种豁然开朗的感觉，因此记录下来 梯度下降 我们在进行模型训练的时候，首先会先将Loss(损失)先算出来，然后我们利用梯度下降法进行反向更新传递优化参数，使得我们Loss下

梯度下降方法中的学习率(learning rate), 衰减因子(decay) 冲量(momentum)

热门推荐

https://github.com/shaofengzeng/

05-23

1万+

本文总结自如下两个链接的内容，建议读者直接阅读链接中的文章 1.https://www.jianshu.com/p/58b3fe300ecb 2.https://www.jianshu.com/p/d8222a84613c 学习率 学习率 lr(learning rate), 梯度下降算法中迭代步长。假设待优化函数为func(x), dx为函数对变量x的导数，即下降方向。每次x的迭...

梯度下降法、学习率、优化算法笔记

weixin_43391596的博客

11-16

5849

梯度下降法、学习率、优化算法笔记

台湾老李梯度下降 自适应学习率Adagrad

qq_34514046的博客

07-09

800

自适应学习率：用其前导数的均方根划分各参数的学习率随机梯度下降

各种梯度下降、学习率、爬山

nameofcsdn的博客

02-26

5883

目录一，问题实例二，梯度下降 Gradient Descent 三，学习率 一，问题实例求函数 func(X, Y)=X*X + Y*Y*2的最小值。 double f(double x, double y) { return x * x + y * y* 2; } 虽然最小值显然是f(0,0)=0，但是同样可以用梯度下降算法来求，而对于一些复杂的函数就很难求出最小值，只能用梯度下降算法求近似局部最小值了。二，梯度下降 Gradient Descent 代码：

【机器学习】——学习率,梯度下降法,批梯度下降,归一化

努力学挖掘机的李某某的博客

03-12

4179

本系列文章由@ 努力学挖掘机的李某某出品，转载请注明出处。文章链接：http://blog.youkuaiyun.com/qq_30911665 虽然读研期间做的内容和机器学习相关，但是17年秋招时发现自己对于机器学习深度学习的理解不够深入，而自己在学习的过程中发现，通过分享讲解知识的方式更有助于自己对于知识的巩固和了解，于是萌生了写一个教程的想法。本文尽量采取简单易懂的方式叙述，顺便重新学习一下整个知...

梯度降低学习率：深度学习的关键技巧

AI天才研究院

12-31

1133

1.背景介绍 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人类大脑中的神经网络来进行数据处理和学习。在深度学习中，学习率是指模型在训练过程中对参数更新的速度。学习率是一个非常重要的超参数，它会影响模型的收敛速度和准确性。在深度学习中，梯度下降法是一种常用的优化算法，它通过计算损失函数的梯度来调整模型参数，使得损失函数最小化。然而，在实际应用中，我们可能会遇到以下几个问题： 学习率过大...

【机器学习一】梯度下降---Gradient Descent

Haiboy的博客

03-24

412

梯度下降—Gradient Descent 一、梯度在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x,∂f/∂y)T(∂f/∂x, ∂f/∂y)^T(∂f/∂x,∂f/∂y)T,简称gradf(x,y)grad f(x,y)gradf(x,y)或者▽f(x,y)▽f(x...

梯度下降

高志远的博客

08-16

2125

梯度下降 在上文中说了参数的计算，但是在实际的应用过程中，参数矩阵并不是可以直接计算的，是无解的，此时需要借助计算机的快速运算能力，不断优化参数，得到近似最优解。那么如何进行优化，优化的方向如何呢？这就涉及到了梯度下降和学习率（优化时每次采用的步长）。首先来看一下梯度的定义。梯度：在数学上，梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点...

深度学习优化：梯度下降与上升算法解析

总结来说，梯度下降算法是深度学习中不可或缺的一部分，其不同变体和优化策略为解决复杂优化问题提供了有力工具。理解和掌握这些算法的原理及其适用场景，对于提升模型训练效率和性能至关重要。