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    2019-07-24 来源:中国新闻网

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    拉菲娱乐官网首先,什么是学习速率?学习速率是指导我们该如何通过损失函数的梯度调整网络权重的超参数。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,特别是在被困在高原区域的情况下。一般而言,当已经设定好学习速率并训练模型时,只有等学习速率随着时间的推移而下降,模型才能最终收敛。学习率是最影响性能的超参数之一,如果我们只能调整一个超参数,那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量,当学习率最优时,模型的有效容量最大。从手动选择学习率到使用预热机制,本文介绍了很多学习率的选择策略。

    绵阳外国语学校招生_find()在「训练神经网络的周期性学习速率」[4]的节中,认为,用户可以以非常低的学习率开始训练模型,在每一次迭代过程中逐渐提高学习率(线性提高或是指数提高都可以),用户可以用这种方法估计出最佳学习率。使之更好在训练神经网络之前,只需输入以下命令即可开始找到最佳学习速率。

    老千手法不同学习速率对收敛的影响(图片来源:cs231n)目前,上述方法在包中作为一个函数进行使用。包是由JeremyHoward开发的一种高级pytorch包(就像Keras之于Tensorflow)。然而,随着梯度达到高原,训练损失会更难得到改善。在[3]中,Dauphin等人认为,减少损失的难度来自鞍点,而不是局部最低点。Lesstrainingtime,lessermoneyspentonGPUcloudcompute.:)

    编辑:陈建

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