DeepLearning論文閱讀筆記(一):Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks(CLR)
論文鏈接 論文內容關鍵在於兩點： 1.CLR提出了一種在神經網絡訓練中設置global learning rates的方法，用來解決手動實驗去尋找最優學習率的問題，不需要額外的計算，且通常需要更少的迭代次數。它就是讓學習率在迭代過程中週期性變化，而不是固定的值。 2.如何去估計CLR中的超參，如週期長度(cycle length)和邊界值(boundary values)。 1.Cyclica
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