学习率优化trick
在机器学习中，学习率的选择，或者说Optimizer的选择，会很大程度上影响学习的效果。当然，现在Moumentoum和Ada-Grad，Adam等方法，已经能够得到非常不错的结果。但是真实训练中，学习率还是作为一个超参影响者其效果或者效率。
一般的算法，会使学习率随着训练不断缩小（Step Decay）来使其更稳定地收敛。但真实的Loss Surface并不是那么平滑。可能会反复地遭遇收敛速度下降的问题。
Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks
中阐述了一种周期性调整学习率的原理与其带来的效果提升。
其中，周期性调整，能使得Optimizer更快地通过鞍点。（鞍点的梯度很小，二维空间中为反曲点，三维中为局部方向的最大与局部方向最小的值交汇处）
二维：
二维鞍点
三维：
三维鞍点
学习率调参方法 也可以做为一个不错的补充，更多方法的参考。
学习率优化trick在机器学习中，学习率的选择，或者说Optimizer的选择，会很大程度上影响学习的效果。当然，...
链接:Adam优化器的学习率（learning rate）的困惑？问题：优化器选用tf.train.AdamOpt...
#定义优化算法 #Trainer实例，学习率=0.03小批量随机梯度下降(sgd)为优化算法 #迭代net实例 #...
写在前面： 学习率 是神经网络优化时的重要超参数。在 梯度下降方法 中，学习率的取值非常关键，如果过大就不会收敛，...
√学习率 learning_rate：表示了每次参数更新的幅度大小。学习率过大，会导致待优化的参数在最小值附近波动...
导入所需的包 辅助函数及构造数据 定义和训练模型 选择合适的学习率 使用优化的学习率重新训练，注意迭代次数增加了 ...
一、学习率衰减的概念和必要性 学习率过大，在算法优化的前期会加速学习，使得模型更容易接近局部或全局最优解。但是在后...
一、什么是增长以及如何实现 二、转化率优化（CRO） 三、如何优化转化率 四、优化常见问题及注意事项 五、优化利器...
调整学习率 调整学习率主要有三种方法。 1.新建优化器 这种方法更简单，由于optimizer十分轻量级，构建开销...
什么是warmup warmup是针对学习率learning rate优化的一种策略，主要过程是，在预热期间，学习...
本文标题：学习率优化
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/hfjhtctx.html
网友评论