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一、介绍深度学习在训练过程中改变学习率的方法，公式如下所示：二、代码实现def noam_scheme(init_lr, global_step, warmup_steps=4000.): step = tf.cast(global_step + 1, dtype=tf.float32) return init_lr * warmup_steps ** 0....

一、介绍（1）由交叉熵公式可以得到：输出结果的结果是永远达不到绝对的0和1的，输出的结果只会是逼近0和1，所以在这种情况下，将训练数据中的标签设置为逼近0和1的值的话实际上是更合理的，同时绝对标签会导致过拟合现象的产生，把标签0和1分别替换成ε和1-ε，模型的输出在达到这个值之后，就不会继续优化，所以所谓的平滑，指的就是把两个极端值0和1变成两个不那么极端的值，从而不会导致训练的模型极力去拟合...