构造树的基本想法是随着树深度的增加，节点的熵迅速地降低。熵降低的速度越快越好，因为这样得到的树的高度最矮。让熵减小，就是说让确定性增加，也就是越来越能够做出判断。
Tips 2：学习率a的选择
学习率a是梯度下降算法的重要参数。如果选择过小，会使迭代次数过多，造成不必要的计算；如果选择过大，则会出现无法收敛的情况。
在选择适当的学习率的情况下，随着迭代次数的增加，代价函数应该是一个减函数，逐渐趋向于平滑。
当选定了一个a之后，我们可以利用自动收敛测试：
然而，0.001这个阈值的选择在实际过程中是很难选择的，因此，我们最好还是依靠图像来判断。
吴教授对a选定习惯：
构造树的基本想法是随着树深度的增加，节点的熵迅速地降低。熵降低的速度越快越好，因为这样得到的树的高度最矮。让熵减小...
要理解学习率是什么，首先得弄明白神经网络参数更新的机制-梯度下降+反向传播，这里默认读者已经有这些概念基础了。 学...
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，...
学习率的调整 从梯度下降算法的角度来说，通过选择合适的学习率，可以使梯度下降法得到更好的性能。学习率，即参数到达最...
01 考虑换一种学习率 schedule 学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。...
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 ...
导入所需的包 构造人工时序数据 创建模型并训练 选择合适的学习率 使用优化后的学习率重新训练 使用模型进行预测 查...
导入所需的包 构造人工时序数据 辅助函数 创建模型并训练 选择合适的学习率 使用优化后的学习率重新训练 使用模型预...
Introduction 学习率 (learning rate)，控制 模型的 学习进度 ： 学习率大小 学习率 ...
超参数 1 学习率 初始值0.1, 如何调整学习率，准确率不再下降，就减小学习率。准确率下降太慢，就增大学习率 2...
本文标题：学习率a的选择
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/pwnizttx.html
网友评论