学习率选取问题

最新推荐文章于 2024-09-05 10:39:02 发布
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博客聚焦于学习率选取问题，但具体内容缺失。学习率在机器学习等领域是重要参数，合适的学习率对模型训练效果影响显著，合理选取学习率可提升模型性能与收敛速度。

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学习率Learning Rate原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-01 1130
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
（10-3）大模型优化算法和技术：学习率调度
码农三叔
01-21 3240
学习率调度（Learning Rate Scheduling）是在训练深度学习模型时，动态地调整学习率的策略。适当的学习率调度可以帮助模型更快地收敛并获得更好的性能。
3.1 学习率（learning rate）的选择
热门推荐
锦小年的博客
10-17 9万+
1. 什么是学习率 调参的第一步是知道这个参数是什么，它的变化对模型有什么影响。 （1）要理解学习率是什么，首先得弄明白神经网络参数更新的机制-梯度下降+反向传播。参考资料：https://www.cnblogs.com/softzrp/p/6718909.html。 总结一句话：将输出误差反向传播给网络参数，以此来拟合样本的输出。本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用...
学习率的选择
llf000000的博客
09-05 886
不同论文中学习率的差异取决于模型架构、数据集大小、优化器选择、训练阶段（预训练或微调）、任务类型（回归或分类）以及使用的学习率调度策略。通常较大的学习率用于初期的快速探索，而较小的学习率用于精细调整模型权重。在深度学习中，合理选择学习率是模型成功训练的关键因素之一。
如何选择合适的学习率
TEDDY的博客
08-29 1188
https://cloud.tencent.com/developer/article/1347755 另外推荐一种调参记录的方式
学习率的选择：理论与实践的平衡
AI天才研究院
01-08 1506
1.背景介绍 学习率(learning rate)是深度学习中一个非常重要的超参数，它控制模型在每次梯度下降时的步长。选择合适的学习率对于模型的收敛和性能都是至关重要的。在这篇文章中，我们将讨论学习率的选择原则、常见的方法以及实践中的应用。 1.1 深度学习的梯度下降 深度学习模型通常使用梯度下降算法来优化损失函数。在梯度下降中，我们根据梯度信息调整模型参数，以逐渐减小损失值。学习率决定了在...
深度学习中学习率的选择
liguandong
03-11 9743
learning rate是深度学习模型中进行训练的一个比较关键的因素，也是通常我们设计模型中基本都会讨论和实验的一个参数。   大家都知道，梯度具有方向和大小，反向传播中，梯度下降算法乘以一个称为学习速率的变量，以确定下一个点的位置。 学习率设置过小，收敛速度会非常慢，学习率设置过大，则会越过最低点，无法达到最低点。   Lr的选择是纯粹的超参问题，实际上也就是try，不过你如果直...
FASTAI笔记-3-学习率选取-随着课程深入会随时更新
xiaotuzigaga的博客
02-22 2944
学习率的选取对于训练过程中的loss减小和metrics提高有很重要的意义，如何选择学习率也很重要。 在fastai中，进行训练时通常有两个阶段，也就是代码中经常会见到的: ''' stage_1：为迁移学习后的模型参数。 stage_2：为微调后的模型参数 ''' learn.save('stage_1') learn.save('stage_2') 对于每个stage，...
深度 Qlearning：学习率与折扣因子选择
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-20 1797
深度 Q-learning：学习率与折扣因子选择 1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是机器学习的一个重要分支,它关注智能体(Agent)如何通过与环境(Env
学习率为什么要逐渐衰减？
m0_51339444的博客
01-21 881
学习率为什么要逐渐衰减？
Learning Rate--学习率的选择(to be continued)
Be patient! Think twice! Word harder!
03-07 613
1.资料 Choosing a learning rate
如何找到最优学习率
子燕若水的博客
02-15 1644
经过了大量炼丹的同学都知道，超参数是一个非常玄乎的东西，比如batch size，学习率等，这些东西的设定并没有什么规律和原因，论文中设定的超参数一般都是靠经验决定的。但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？ 在这篇文章中，我会讲一种非常简单却有效的方法来确定合理的初始学习率。 学习率的选择策略在网络的训练过程中是不断在变化的，在刚开始的时候，参数比较
梯度下降法-学习率选取
qq_39153421的博客
04-06 5041
回顾 先来回顾一下梯度下降法参数更新方法： 对代价函数求偏导，乘以学习率，来更新 那么如何确定梯度下降法正常的工作呢？如何选取一个学习率呢？ 梯度下降法是否正常工作？ 梯度下降所做的工作就是寻找一个合适的,让代价函数最小,所以在梯度运行过程中我们会画出代价函数和迭代次数的图： 显示了随着迭代次数的增加，代价函数的大小的变化趋势，如果梯度下降正常工作的话，每迭代一步都应该下降，大...
神经网络优化：学习率的选择和调整
AI天才研究院
12-27 1786
1.背景介绍 神经网络是人工智能领域的一种重要技术，它可以用于解决各种问题，包括图像识别、自然语言处理、游戏等。在训练神经网络时，我们需要选择合适的学习率来优化模型。学习率是指算法在梯度下降过程中每次更新权重时的步长。选择合适的学习率对于训练神经网络的效果至关重要。 在本文中，我们将讨论如何选择和调整学习率，以便在训练神经网络时获得最佳效果。我们将讨论以下主题： 背景介绍 核心概念与联系 ...
如何根据具体的问题选择合适的学习率调度
AI天才研究院
07-02 3803
作者：禅与计算机程序设计艺术 如何根据具体的问题选择合适的学习率调度 在学习率调度中，选择合适的学习率对于训练神经网络的质量和速度都至关重要。然而，选择学习率并不是一件简单的事情，需要结合具体的问题和场景进行综合考虑。本文将介绍如何根据具体问题选择合适的学习率调度，包括技
神经网络的学习率如何选择？
小威的博客
01-01 4387
之所以上面的方法可以work，因为小的学习率对参数更新的影响相对于大的学习率来讲是非常小的，比如第一次迭代的时候学习率是1e-5，参数进行了更新，然后进入第二次迭代，学习率变成了5e-5，参数又进行了更新，那么这一次参数的更新可以看作是在最原始的参数上进行的，而之后的学习率更大，参数的更新幅度相对于前面来讲会更大，所以都可以看作是在原始的参数上进行更新的。首先我们设置一个非常小的初始学习率，比如1e-5，然后在每个batch之后都更新网络，同时增加学习率，统计每个batch计算出的loss。
机器学习——学习率（Learning Rate）
weixin_51401355的博客
04-15 1万+
3、初始的学习率可以随意选择来试探，如果发现loss损失值下降得过快，则需要降低学习率。学习率一般指在计算损失函数Loss时，控制函数自变量的变化大小（通常自变量为训练周期epoch），以使得因变量（损失值）渐趋最小或局部最小。在深度学习中，我们希望每次训练的损失值越小越好，学习率正是用来降低损失值的一个影响自变量的常量。2、三五层的网络学习率基本要小于1*e^(-5)，不然会出现下降过快从而导致震荡的情况。1、在网络很复杂的情况下，学习率不能过低，否则传到后面的时候就会出现梯度消失的情况。
如何找到一个好的学习率
Greeksilverfir的博客
12-04 1万+
我们知道学习率是深度学习模型中一个非常重要的超参数，因此，当训练深度学习模型时，我们如何确定学习率的大小？ 如果学习率太小，网络将会训练很慢且耗时（比如学习率设置为1e-6)。如果学习率太高，网络在训练过程中可能会跳过最小值点。更糟糕的是，高学习率可能会导致loss不断变大，这样就脱离了模型的学习目标。 介绍 如下图所示，高的学习率，可能会出现跳过最小值点情况，并且loss还增加： 图１ 因此，...
PyTorch:四种学习率选择策略
qq_34124009的博客
07-22 918
pytorch提供了一些调整学习率的技术，它们由torch.optim.lr_sheduler提供，下面就来一一简述一下四种动态选择学习率的技术。 StepLR 这个方法调度需要提供两个重要的参数。第一个参数是步长step,表示学习率需要经过多少个epoch来改变一次，第二个参数是gamma，表示学习率改变的多少。举个简单的例子对于学习率0.01来说，在步长10和gamma为0.1的情况下，学习率每十个epoch就以gamma的倍数变化，也就是说对于前10轮来说学习率变成0.001，接下来的10轮变为0.
学习率优化
最新发布
03-24
### 关于学习率优化的方法 在机器学习中，学习率是一个非常重要的超参数，直接影响到模型的收敛速度和最终性能。以下是几种常用的学习率优化方法及其特点： #### 自适应学习率调整策略 一种常见的做法是采用自适应...
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