学习率a的作用与取值

追梦Hocking 2023-01-13 01:55:03

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学习率对线性神经网络训练的影响
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...
深度学习学习率
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...
几种学习率衰减策略
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...
神经网络的学习率如何选择？
之所以上面的方法可以work，因为小的学习率对参数更新的影响相对于大的学习率来讲是非常小的，比如第一次迭代的时候学习率是1e-5，参数进行了更新，然后进入第二次迭代，学习率变成了5e-5，参数又进行了更新，那么这...
pytorch----深度学习中学习率的衰减策略
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...
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