LearningRate 第6页

PyTorch项目应用实例(四)设置learning_rate的decay

背景：训练的过程之中，需要对learningrate设置decay。我们现在设置learningrate，然后将它进行衰减，从而获得更好的效果。

祥瑞Coding·2020-08-19 05:58

深度学习实战（十七）——学习率 (learning rate)的设置

Introduction学习率(learningrate)，控制模型的学习进度：lr即stride(步长)，即反向传播算法中的η：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

马大哈先生·2020-08-19 03:57

pytorch LearningRate 的调整方法总结

pytorchV1.60提供了10种learningrate调整方法，这里做一个简单的总结。所有的学习率调整方法可以分3大类，分别是有序调整，自适应调整，自定义调整。

JL_Jessie·2020-08-19 02:13

深度学习: 学习率 (learning rate)

Introduction学习率(learningrate)，控制模型的学习进度：lr即stride(步长)，即反向传播算法中的ηη：ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn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

longgggggggggggggggg·2020-08-19 02:22

pytorch设置学习率衰减（learning rate decay）

很多时候我们要对学习率（learningrate）进行衰减，下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减：defadjust_learning_rate(optimizer,epoch):"

Lavi_qq_2910138025·2020-08-19 02:40

如何在 PyTorch 中设定学习率衰减（learning rate decay）

很多时候我们要对学习率（learningrate）进行衰减，下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减：defadjust_learning_rate(optimizer,epoch):"

疯狂的小猪oO·2020-08-19 00:13

使用Pytorch实现学习率衰减/降低（learning rate decay）

在实验过程中我们可能都对learningrate的选取而苦脑过learningrate过小：loss降低过慢learningrate过大：loss可能达不到最优，而可能在最优值范围震动其比较如下图所示解决办法

fufu_good·2020-08-19 00:27

【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（二）

【学习笔记】Pytorch深度学习—优化器（二）learningrate学习率momentum动量torch.optim.SGDPytorch的十种优化器前面学习过了Pytorch中优化器optimizer

白桃乌龙茶·2020-08-19 00:01

TensorFlow游乐园介绍及其神经网络训练过程

learningrate--->学习率（是一个超参数，在梯度下降算法中会用到；学习率是

Coding_AlexH·2020-08-18 16:21

神经网络游乐园

http://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate

Magic_Anthony·2020-08-18 14:53

梯度下降实用技巧II之学习率 Gradient descent in practice II -- learning rate

梯度下降实用技巧II之学习率GradientdescentinpracticeII--learningrate梯度下降算法中的学习率（learningrate）很难确定，下面介绍一些寻找的实用技巧。

天泽28·2020-08-18 12:20

argparse用法

argparse.ArgumentParser(description='PyTorchCIFAR10Training')parser.add_argument('--lr',default=0.1,type=float,help='learningrate

蓝鲸123·2020-08-17 20:51

Tensorflow中tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)

在Tensorflow中，为解决设定学习率(learningrate)问题，提供了指数衰减法来解决。通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。

昆仑-郑教主·2020-08-17 17:25

零基础入门深度学习三：梯度下降优化

tuning美['tjunɪŋ]:调整learningrate美[ˈlɚnɪŋret]:学习速率stochastic美[stə'kæstɪk]：随机的batch美[bætʃ]:一批dimension美[

wind_liang·2020-08-17 17:28

vgg-16网络结构 matlab程序

learningRate',lr,...'stride',1,...'pad',1);net.layers{end+1}=

阳光100！！！！·2020-08-17 10:22

关于tensorflow立FLAG

#flags=tf.app.flagsFLAGS=tf.app.flags.FLAGStf.app.flags.DEFINE_float('lr',0.0001,'learningrate')tf.app.flags.DEFINE_float

tania-you·2020-08-17 06:41

传统梯度下降法面临的挑战

上述方法中,每个参数的learningrate都是相同的，这种做法是

张荣华_csdn·2020-08-16 10:59

cs231以及迁移学习

在CNN中我们希望每层都normalization，可以用batchnormalizationlearningrate是第一个需要调整的超参数，但当他调好之后再调其他参数可能对learningrate的调整产生影

yuki___·2020-08-16 10:08

手撕机器学习线性回归

importnumpyasnpdeflinearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum):W=np.zeros(shape=[1,data_X.shape

笙不凡·2020-08-16 07:22

1.寻找最小Loss—梯度下降(Gradient Descent)算法原理

而w0增加多少是取决于-（learningrate*该点处的微分值），（因为该点处的微分值与w0的增加减少是相反的，所以要乘以一个负号

小甜姜！·2020-08-15 03:39

冲量（momentum）的原理与Python实现

但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，LearningRate）、如

ShellCollector·2020-08-14 03:48

优化器——SGD

θ：要更新的参数：learningrate：梯度更新方向SGD是通过每个样本来迭代更新一次，在样本量很大的情况下，可能只使用其中一部分的样本，就已经将θ迭代到最优解了。优点：

千岁千岁千千岁_·2020-08-13 18:32

Deep Learning 优化方法总结

StochasticGradientDescent(SGD)SGD的参数在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:LearningRate学习率WeightDecay权值衰减

deep_learninger·2020-08-08 22:20

神经网络模型、loss不收敛、不下降原因和解决办法

一、模型不收敛主要有以下几个原因：1、learningrate设大了会带来跑飞（loss突然一直很大）的问题这个是新手最常见的情况——为啥网络跑着跑着看着要收敛了结果突然飞了呢？

ytusdc·2020-08-08 01:03

学习率(Learning rate)的理解以及如何调整学习率

1.什么是学习率(Learningrate)？学习率(Learningrate)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。

lty_sky·2020-08-06 12:19

神经架构搜索（NAS）综述

对于深度学习来说，超参数（Hyperparameter）主要有三类：优化参数（如learningrate，batchsize，weigh

慕木子·2020-08-04 12:42

深度学习拾遗

深度学习：hintonbp算法，李飞飞，吴恩达，黄广斌，路奇深度学习优化的超参数：1）学习率学习率（learningrate或作lr）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。

江海成·2020-08-03 20:51

李宏毅2020机器学习笔记2——回归：梯度下降算法、正则化

n：learningrate学习率（决定步长）可以看出来步长是变化的。越接近min，导数值越小，步长越小。梯度下降法：

babychrislee3·2020-08-02 23:59

keras中LearningRate选择

Time-BasedLearningRateScheduleKerashasatime-basedlearningrateschedulebuiltin.ThestochasticgradientdescentoptimizationalgorithmimplementationintheSGDclasshasanargumentcalleddecay.Thisargumentisusedinth

Xwei1226·2020-08-02 22:12

python网格编程 mnist

importnumpyimportscipy.specialimportmatplotlib.pyplotclassneuralNetwork:def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate

qinweibig·2020-08-01 14:45

机器学习算法中如何选取超参数：学习速率、正则项系数、minibatch size

（本文会不断补充）学习速率（learningrate，η）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

lightty·2020-07-31 19:18

BP神经网络-手动编写Python类实现网络结构

neuralnetwork类的代码：classneuralNetwork:#初始化神经网络,构造函数def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate

爱编程的早起虫·2020-07-30 21:23

GD:Learning Rate

Ithasbeenproventhatiflearningrateαissufficientlysmall,thenJ(θ)willdecreaseoneveryiteration.就是说如果每次迭代不能使损失函数减小就有可能是learningrate

Nicoleqwerty·2020-07-29 21:48

深度学习-YOLOV3在百度点石数据集测试

训练过程阶段一：150个epoch，batch=10，learningrate为1e-3，每3个epoch，loss不下降，则降低为原来0.5，20个epoch不下

‘Atlas’·2020-07-29 14:02

各优化算法的优缺点整理

缺点：选择合适的learningrate比较困难，若设置过大，学习曲

Icevivina·2020-07-29 03:34

ReLU激活函数的缺点

例如，一个非常大的梯度流过一个ReLU神经元，更新过参数之后，这个神经元再也不会对任何数据有激活现象了，那么这个神经元的梯度就永远都会是0.如果learningrate很大，那么很有可能网络中的40%的神经元都

zhu823655339·2020-07-28 13:39

(P6)如何用keras产生一个合适的模型【配置optimizer】

黑嘿白柏·2020-07-28 08:22

MNIST Handwritten Digit Recognition in PyTorch (Nerual Network)

utf-8#In[1]:importtorchimporttorchvisionimportmatplotlib.pyplotasplt#In[2]:#SetparametersbatchSize=64learningRate

西域狂猪·2020-07-28 08:30

BiLSTM + CRF 命名实体识别实践（下）

（2）learningrate设置多少合适？（3）sequence_len不固定会给模型带来多大的提升？（4）batch_size不固定，方便预测（5）词向量的预训练能给模型带来哪些好处？

jingyi130705008·2020-07-28 00:02

Xgboost建模

xgboost参数选择较高的学习速率(learningrate)。一般情况下，学习速率的值为0.1。但是，对于不同的问题，理想的学习速率有时候会在0.05到0.3之间波动。

aliexie2869·2020-07-27 18:07

机器学习算法调优

经验来说，L-BFGS在小数据上收敛更快效果更好；Adam在大数据上表现很好；SGD在参数learningrate调整好的基础效果更好。调参首先隐含层个数。

Young_Gy·2020-07-14 06:14

龙曲良pytorch课程笔记（1）梯度下降

梯度下降算法核心公式:xn+1=xn-f`(x)*(learningrate)其中learningrate通常取0.001，手写数据一般0.01。它的取值会影响下降的速度（步长)，取值过大

魏公村欧阳娜娜·2020-07-13 21:11

激活函数Relu 及 leakyRelu

数学表达式：a=max(0,z)函数图像为：优点：由上图可以看出，Relu得到的SGD的收敛速度较快缺点：训练的时候很容易‘die'了，对于小于0的值，这个神经元的梯度永远都会是0，在实际操错中，如果learningrate

有丝吼·2020-07-13 13:52

关于线性回归：梯度下降和正规方程（gradient descend、normal equation）

线性方程：损失函数：梯度递减函数：参数更新函数：其中，是learningRate，可以根据经验取值{0.01,0

Cecilia_He·2020-07-12 16:47

神经网络模型不收敛原因、解决办法

数据预处理1.4.确保：归一化、标准化1.5.确保：数据Shuffle1.6.确保输出层的激活函数正确1.7.确保：y与loss是搭配的2.模型优化2.1.网络设定不合理2.2.正确初始化权重2.3.减小learningrate2.4

褚骏逸·2020-07-12 11:00

PPO学习记录

回答：OpenAI提出的一种解决PolicyGradient不好确定Learningrate

虹777·2020-07-12 11:51

贝叶斯优化

神经网络本身的数学模型很简单，想要它表现好，需要高超的调参技巧，比如隐层数量、每个隐层的单元数、梯度下降的步长（learningrate），每次minibatch所选择的样本数量等。

我就爱思考·2020-07-12 06:26

神经网络模型不收敛的处理

1、learningrate设大了0.1~0.0001.不同模型不同任务最优的lr都不一

rosefunR·2020-07-11 22:59

手写数字的数据集MNIST的一个小程序和试验结果分析

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.specialimportdatetimeclassneuralNetwork:def__init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate

chosen13·2020-07-10 17:57

Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解

Caffe中learningrate和weightdecay的理解在caffe.proto中对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。

susandebug·2020-07-10 03:22

推荐频道

LearningRate