学习率a的作用与取值

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

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本文深入探讨学习率对线性神经网络训练的影响。首先介绍线性神经网络的基本结构与训练原理，包括前向传播、损失函数计算以及基于梯度的参数更新方式。详细阐述学习率在梯度下降算法中的关键作用，从理论上分析不同学习率取值对训练过程的影响机制，如学习率过大可能导致模型无法收敛甚至发散，学习率过小则会使训练进展极为缓慢。通过多个实验案例，分别在回归和分类任务中展示不同学习率设置下线性神经网络的训练效果，包括损失函数值的变化、模型收敛速度以及预测准确性等方面的差异。同时，介绍一些常见的学习率调整策略，如学习率衰减、步衰减等，

学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长，通常用 η 表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。在网络训练过程中，模型通过样本数据给出预测值，计算代价函数并通过反向传播来调整参数。重复上述过程，使得模型参数逐步趋于最优解从而获得最优模型。在这个过程中，学习率负责控制每一步参数更新的步长。合适的学习率可以使代价函数以合适的速度收敛到最小值。Transformers之自定义学习率动态调整 - 知乎参考。

学习率调整 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α的取值非常关键，如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。常用的学习率调整方法包括学习率衰减率、学习率预热、周期学习率以及一些自适应地调整学习率的方法，比如AdaGrad、RMSprop、AdaDelta等。自适应学习率方法可以针对每个参数设置不同的学习率。周期性学习率调整为了使得梯度下降方法能够逃离局部最小值或鞍点，...

学习率是神经网络优化时的重要超参数。学习率α的取值非常关键，学习率越大则权重更新的越快。在梯度下降方法中，如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。学习率越大，输出误差对参数的影响就越大，参数更新的就越快，但同时受到异常数据的影响也就越大，很容易发散。一般来说，我们希望在训练初期学习率大一些，使得网络收敛迅速，在训练后期学习率小一些，使得网络在收敛到最优点附近时避免来回震荡，更好的收敛到最优解。因此，比较简单直接的学习率调整可以通过学习率衰减（Learning Rate Decay）的方式来实现。可

本篇主要学习神经网络超参数学习率的设置，包括人工调整和策略调整学习率。在模型优化中，常用到的几种学习率衰减方法有：分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减。......

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