learning rate
1. 學習率對訓練的影響 爲了能夠使得梯度下降法有較好的性能，我們需要把學習率的值設定在合適的範圍內。太大的學習速率導致學習的不穩定，太小值又導致極長的訓練時間。自適應學習速率通過保證穩定訓練的前提下，達到了合理的高速率，可以減少訓練時間。 2. 學習率的設置 固定學習率的設置： 經驗選擇：一般情況下傾向於選取較小的學習速率以保證系統的穩定性，學習速率的選取範圍在0.01~0.8之間。 對於不同大
相關文章
- 1. 學習率（learning rate）
- 2. 【pytorch】Learning Rate Policy Function
- 3. ADADELTA AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD
- 4. 機器學習（二）- learning rate
- 5. 深度學習: 學習率 (learning rate)
- 6. 機器學習之學習率 Learning Rate
- 7. Adam和學習率衰減（learning rate decay）
- 8. 3.1 學習率（learning rate）的選擇
- 9. Pytorch教程(4)——Batch Size & Learning Rate
- 10. 解釋Learning Rate在Neural Network的作用
- 更多相關文章...
- • XQuery 添加元素 和屬性 - XQuery 教程
- • XQuery FLWOR 表達式 - XQuery 教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 學習率（learning rate）
- 2. 【pytorch】Learning Rate Policy Function
- 3. ADADELTA AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD
- 4. 機器學習（二）- learning rate
- 5. 深度學習: 學習率 (learning rate)
- 6. 機器學習之學習率 Learning Rate
- 7. Adam和學習率衰減（learning rate decay）
- 8. 3.1 學習率（learning rate）的選擇
- 9. Pytorch教程(4)——Batch Size & Learning Rate
- 10. 解釋Learning Rate在Neural Network的作用