深度学习原理40——学习率

最新推荐文章于 2024-04-16 13:23:39 发布
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本文探讨了如何利用深度学习技术提升图像色彩空间处理和视频编解码，重点介绍了AI音视频处理中的视频分割语义识别和人脸识别技术。
学习率Learning Rate原理与代码实例讲解
AI天才研究院
10-07 1159
学习率Learning Rate原理与代码实例讲解 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在深度学习
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 8万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
三十四.学习率调整原理和实现
weixin_36128607的博客
07-22 389
目录1.学习率衰减(1)简介(2)常用公式(3)指数衰减学习率的实现2.待总结 1.学习率衰减 (1)简介 从经验上看，学习率在一开始要保持大些来保证收敛速度，在收敛到最优点附近时要小些以避免来回震荡。 比较简单的学习率调整可以通过学习率衰减来实现。 (2)常用公式 假设初始学习率为α0\alpha _{0}α0​，第ttt轮的学习率为αt\alpha _{t}αt​，常见的学习率衰减函数有一下几种： a.逆时衰减 αt=α011+βt \alpha _{t}=\alpha _{0}\frac{1}{1+\
深入理解神经网络学习率(定义、影响因素、常见调参方法、关键代码实现)
最新发布
a910247的博客
04-16 2万+
深度学习中的学习率（Learning Rate）是一个至关重要的超参数，它决定了模型在训练过程中更新权重参数的速度与方向。在使用梯度下降法（Gradient Descent）或其变种（如随机梯度下降，Stochastic Gradient Descent, SGD）优化模型时，学习率扮演着核心角色。具体来说，在每次迭代过程中，模型计算损失函数关于各个参数的梯度，这个梯度指示了参数应当朝着哪个方向调整以最小化损失。学习率就是这个调整过程中的“步伐”大小，即参数更新的量。
深度学习基础笔记——学习率
MengYa_Dream的博客
08-16 2271
learning rate概念理解 1 学习率 2 学习率衰减常用参数 3 分段常数衰减 4 指数衰减 5 自然数衰减 6 多项式衰减 7 余弦衰减
深度学习中的学习率
10-23 936
所以引入学习率衰减的概念，直白点说，就是在模型训练初期，会使用较大的学习率进行模型优化，随着迭代次数增加，学习率会逐渐进行减小，保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而更加接近最优解，如下图中上面一条绿色曲线所示。从公式中可以看出，更新权重的过程就是不断的修正θ参数的过程，而η可以影响θ变动的大小，也就是可以影响网络学习速率的大小。不同的学习率对模型训练过程中的损失值loss影响如图所示，好的学习率可以使得模型的loss即下降的快，又能达到很低的值。但是，降低学习率又会延长训练所需的时间。
深度学习原理3——深度学习评价指标 深度学习原理.pdf
04-13
深度学习原理3——深度学习评价指标 深度学习原理3——深度学习评价指标是深度学习中一个重要的概念，衡量一个模型的好坏，首先需要确定指标体系，目前常用的指标有如下几个。 1. 混淆矩阵（Confusion Matrix） ...
深度学习原理24——损失函数与优化过程 深度学习原理.pdf
04-13
"深度学习原理24——损失函数与优化过程" 深度学习是人工智能领域中一个非常重要的分支，深度学习的原理是以神经网络为基础的，通过大量的数据和复杂的计算来实现机器学习和模式识别。深度学习的核心是神经网络的...
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深度学习算法推导——深度解析深度学习算法底层原理
02-16
深度学习算法是现代人工智能领域的重要组成部分，其中线性回归和逻辑回归是基础，支持向量机(SVM)提供了有效的决策边界，而梯度提升...理解并掌握这些算法的原理和推导，对于构建高效且准确的深度学习模型至关重要。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
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盼小辉丶的博客
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在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
学习率到底是什么
Jerome_Chen_Y的博客
11-10 3万+
文章目录一、学习率的定义二、那学习率有什么作用与影响？三、如何调整学习率？ 一、学习率的定义 Wikipedia给出Learning Rate的定义如下 In machine learning and statistics, the learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a min
深度学习：学习率learning rate 的设定规律
08-09 4890
Introduction 学习率 (learning rate)，控制 模型的 学习进度 ：  学习率大小   学习率 大 学习率 小 学习速度 快 慢 使用时间点 刚开始训练时 一定轮数过后 副作用 1.易损失值爆炸；2.易振荡。 1.易过拟合；2.收敛速度慢。 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...
如何调整神经网络的学习率——神经网络的数学基础原理(5)
AI量化交易实验室
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一、学习率概念 学习率是个抽象又简单的概念，神经网络的学习率指的是神经网络对数据进行学习的速率。神经网络学习的过程就是权重更新的过程，权重更新公式如下，其中η表示学习率： 其原理我们已经在上一篇文章中讲过，传送链接：梯度下降优化算法——神经网络的数学基础原理(4) 从...
优化网络的原理与方法（3）--学习率详解
学习随笔
04-19 1858
自适应学习率算法 在使用基本的梯度下降算法时，会遇到一个常见的问题—-要优化的各个参数对于目标函数的依赖各不相同。 比较合理的做法是：对每个参与训练的参数设置不同的学习率，在整个学习的过程中通过一些算法自动适应这些参数的学习率。 1.AdaGrad(Adaptive Gradient) AdaGrad的基本思想是对每个变量用不同的学习率，这个学习率在一开始比较大，用于快速梯度下降。随着优化过...
【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
学习率(Learning rate)的理解以及如何调整学习率
weixin_30318645的博客
08-13 4269
1. 什么是学习率(Learning rate)？   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。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。   这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响（这里以代价函数为凸函数为例）：   回顾一下梯度下降的代码：   repeat...
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