学习速率（Learning Rate）

最新推荐文章于 2025-02-25 12:40:17 发布
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#机器学习

本文探讨了在机器学习中，学习速率选择的重要性。如果学习速率设置不当，将直接影响代价函数的收敛速度和稳定性，过低的学习速率会使代价函数收敛缓慢，而过高的学习速率可能导致函数无法稳定收敛。

学习速率的选择非常重要， 如果学习速率太低，代价函数会收敛的非常慢，但是如果学习速率太高，代价函数可能不会在每个变量处都下降，导致根本无法收敛。
代价函数J(θ)和迭代步数的关系如图：
Learning Rate

learning rate 学习速率
SimonChen
06-13 514
** 在具体实践中，可通过查看损失函数值随时间的变化曲线，来判断学习速率的选取是合适的。 ** ** 合适的学习速率，损失函数随时间下降，直到一个底部不合适的学习速率，损失函数可能会发生震荡。 ** ...
学习率Learning Rate原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-01 1309
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
深度学习成长之路（二）学习率（learning rate）的知识汇总
daydayjump的博客
03-06 5415
首先是找到的三篇不错的博客，看完收获很多。链接如下： 机器之心 学习速率设置指南 简书 batchsize和lr的笔记 雷锋网 抛弃learning rate decay 学习率（learning rate）属于调参过程的一部分，目前常见的是通过设置schedule，根据特定的规则更新学习率。常用的方式就是learning rate decay。当然在最近提出了增大batchsize来保持...
深度学习: 学习率 (learning rate)
黎国溥
11-02 3万+
                                     深度学习: 学习率 (learning rate)    作者：liulina603        致敬 原文：https://blog.youkuaiyun.com/liulina603/article/details/80604385   深度学习: 学习率 (learning rate) Introduction 学习...
学习速率 learning rate
明月清风
12-11 9838
学习速率的选取策略 运用梯度下降算法进行优化时，权重的更新规则中，在梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率 ααα ： 如果学习速率太小，则会使收敛过慢。 如果学习速率太大，则会导致代价函数振荡，迭代过快，梯度下降法可能会越过最低点，甚至可能发散。 学习速率的取值取决于数据样本，可以多取一些值，从大到小，分别运行算法，看看迭代效果，如果损失函数在变小，说明取值有效，否...
学习率衰减Learning Rate Decay原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-02 522
好的,我会严格遵循约束条件,以专业技术语言写一篇深入浅出的博客文章。 学习率衰减Learning Rate Decay原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在机器学习和深度学习的
训练过程之学习率调度（Learning Rate Scheduling）- Transformer教程
Aicn112的博客
08-13 979
本文详细介绍了学习率调度的概念及其在深度学习中的重要性，重点探讨了几种常见的学习率调度方法及其在Transformer模型训练中的具体应用。通过合理的学习率调度策略，可以显著提升模型的训练效果和收敛速度。文章还结合BERT模型，说明了预热学习率和线性衰减策略在实际训练中的应用及优势。
Tensorflow笔记——详解深度学习learning_rate以及如何调整学习率
qq_45704645的博客
10-29 3983
1.什么是学习率?   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值，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。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。 公式：new_weight = orign_weight — learning_rate * gradient 梯度下降代码： repeat{      θj=θj
machine learning (5)---learning rate
weixin_30448603的博客
05-24 160
degugging:make sure gradient descent is working correctly cost function(J(θ)) of Number of iteration ：cost function随着迭代次数增加的变化函数 运行错误的图象是什么样子的：cost function(J(θ)) of Number of iteration随着迭代次数增...
learning rate
tdinzju的博客
04-08 826
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...
LEARNING RATE
weixin_42454594的博客
05-04 423
https://blog.youkuaiyun.com/JNingWei/article/details/79243800
学习率（learning rate）
hellocsz的博客
03-25 2597
原文：https://blog.youkuaiyun.com/JNingWei/article/details/79243800 Introduction 学习率 (learning rate)，控制 模型的 学习进度 ： lr 即 stride (步长) ，即反向传播算法中的 ηη ： 学习率大小学习率设置 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时：学习率以 0....
【漫话机器学习系列】105.学习速率（Learning Rate）
IT古董
02-25 1371
学习速率（Learning Rate, LR）是机器学习和深度学习中的关键超参数，它决定了模型在训练过程中参数更新的步长。学习速率的选择直接影响训练的效率和最终模型的性能。本文将结合图示深入探讨学习速率的作用、影响以及如何选择合适的学习速率。
【深度学习基础】学习率(learning rate)的理解与分类
非晚非晚的博客
12-27 2万+
1. 训练与学习率的关系2. 学习率的衰减策略（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）Lambda学习率3. 周期性学习率（1）循环学习率（2）带热重启的随机梯度下降4. 自适应学习率（1）Adagrad算法（2）RMSprop算法（3）AdaDelta算法
【深度学习】学习率 (learning rate)
热门推荐
JNing
02-02 11万+
【深度学习】学习率 (learning rate)
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。
【深度学习】学习率lr(Learning Rate)
thenewestbigman的博客
12-15 2322
学习率一般指在计算代价函数（损失函数Loss Function）时，控制函数自变量的变化大小，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。
神经网络参数-----学习率（Learning Rate）
用来自己学习，复习
06-24 4520
学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。在网络训练过程中，模型通过样本数据给出预测值，计算代价函数并通过反向传播来调整参数。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。根据上述公式我们可以看到。
eegnet learning rate
最新发布
03-20
### EEGNet模型中的学习率设置与优化 EEGNet 是一种专门为脑电图 (EEG) 数据设计的深度学习模型，其核心目标是以较少的参数实现高效的分类性能。在调整和优化 EEGNet 的学习率时，可以借鉴通用的学习率调节策略以及针对神经网络训练的最佳实践。 #### 学习率的重要性 学习率是影响模型收敛速度的关键超参数之一[^3]。如果学习率过高，可能导致损失函数震荡甚至发散；反之，过低的学习率会使训练过程变得极其缓慢，增加达到最佳解的时间成本。因此，在 EEGNet 中合理设置并动态调整学习率至关重要。 #### 初始学习率的选择 对于大多数深度学习任务而言，初始学习率通常设定在一个较小范围内（例如 \(1e^{-3}\) 或更低）。这一原则同样适用于 EEGNet 模型。具体来说，可以从较低值开始尝试，并逐步验证不同数值下的表现效果[^1]。 #### 动态调整机制 为了进一步提升效率，可采用多种自适应算法自动修改每轮迭代期间使用的实际步长大小： - **Step Decay**: 定期按固定比例缩减当前水平。 - **Exponential Decay**: 让每次更新都乘以一个小于一但接近单位长度因子从而逐渐减小幅度。 - **ReduceLROnPlateau**: 当监测指标停止改善一段时间之后再降低速率以便突破局部极小点困境[^5]. 此外，《Soft Threshold Weight Reparameterization for Learnable Sparsity》 提出了通过权重重参技术引入稀疏性的新思路，这可能间接有助于更有效地管理复杂架构内的资源分配问题，进而辅助寻找合适的 LR 值范围[^4]. ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau # Example of using ReduceLROnPlateau callback in Keras/TensorFlow environment. reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=5, min_lr=0.0001) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_val,y_val), callbacks=[reduce_lr]) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `ReduceLROnPlateau` 方法监控验证集上的误差变化情况，并据此适时削减 Adam 优化器内部所维护的那个默认初始化为 0.001 的基础学习比率。 #### 总结 综上所述，EEGNet 的学习率调优需综合考虑起始值选取、动态调控手段应用等多个方面因素共同作用的结果才能达成理想成效。同时也要注意结合具体的业务场景特点灵活应对可能出现的各种挑战状况。
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