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    2019-07-21 中新经纬

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    炫舞一生一世一双人此外,学习速率对模型收敛到局部极小值(也就是达到最好的精度)的速度也是有影响的。因此,从正确的方向做出正确的选择意味着我们可以用更短的时间来训练模型。上述方法看似有用,但该如何应用呢?有更好的方法选择学习速率吗?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。

    小冰冰传奇大后期阵容本文的大部分内容都是以研究员写的内容[1],[2],[5]和[3]为基础的。本文是一个更为简洁的版本,通过本文可以快速获取这些文章的主要内容。如果您想了解更多详情,请参阅参考资料。现在我们已经知道了什么是学习速率,那么当我们开始训练模型时,怎样才能系统地得到最理想的值呢。接下来,我们将介绍如何利用学习率来改善模型的性能。在每一个mini-batch后提升学习率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。

    心累了就用沉默图片传统的方法现在我们已经知道了什么是学习速率,那么当我们开始训练模型时,怎样才能系统地得到最理想的值呢。接下来,我们将介绍如何利用学习率来改善模型的性能。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。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。

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    (编辑:董文博)
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