深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究
深度学习实践者都知道,在训练神经网络时,正确设置学习率是使模型达到良好性能的关键因素之一。学习率通常会在训练过程中根据某种调度策略进行动态调整。调度策略的选择对训练质量也有很大影响。 大多数实践者采用一些广泛使用的学习率调度策略,例如阶梯式衰减或余弦退火。这些调度策略中的许多是为特定的基准任务量身定制的,经过多年的研究,已被证明可以最大限度地提高测试精度。然而这些策略往往无法推广到其他实验设置,....
【深度学习】1、优化方法原理与实践对比——非常详细与全面（二）
6、Adadelta Adadelta考虑了一些更新量“单位”的问题。为了让“单位”匹配，Adadelta选择在分子上再增加一个项目，于是方法的概念公式变成：其中RMS表示Root Mean Square，也就是“均方根”的意思。分母中的RMS[g]t展开与RMSProp相同：分子采取类似的方法，展开后可以得：7、Adam Adam算法的全称是....
【深度学习】1、优化方法原理与实践对比——非常详细与全面（一）
简介 在传统的机器学习算法的实践中，优化总是重头戏，也是最考验功底的部分。深度学习得益于传统的有效方式，往往普通的随机下降优化算法就能取得不错的训练效果，优化的重要性相比于传统机器学习要弱一些，大部分从业者主要聚焦于应用或模型创新，而优化部分更多的工作只是调参。 实际上，深度学习优化方面的研究非常多，很多方法也非常有效，尤其在数据量比较大的时候....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
深度学习更多实践相关
智能引擎技术
AI Online Serving，阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营，大数据深度学习时代的创新主场。
+关注