文章 2024-05-15 来自:开发者社区

深度探索自适应学习率调整:从传统方法到深度学习优化器

深度学习的成功在很大程度上依赖于有效的模型训练,而模型训练的核心之一便是学习率的选择与调整。学习率决定了模型权重更新的幅度,过大可能导致训练过程发散,过小则可能陷入缓慢的训练或局部最优。因此,如何设计一个合适的学习率调整策略是深度学习领域中的一个重要研究课题。 一、传统学习率调整方法 传统上,学习率设置通常采用静态的方法&#x...

文章 2023-08-17 来自:开发者社区

Pytorch学习笔记(7):优化器、学习率及调整策略、动量

前期回顾: Pytorch学习笔记(1):基本概念、安装、张量操作、逻辑回归Pytorch学习笔记(2):数据读取机制(DataLoader与Dataset)Pytorch学习笔记(3):图像的预处理(transforms)Pytorch学习笔记(4):模型创建(Module)、模型容器(Containers)、AlexNet构建Pytorch学习笔记(5):torch.nn---网络层介绍(卷....

Pytorch学习笔记(7):优化器、学习率及调整策略、动量
文章 2023-05-10 来自:开发者社区

【Pytorch神经网络理论篇】 10 优化器模块+退化学习率

同学你好!本文章于2021年末编写,获得广泛的好评!故在2022年末对本系列进行填充与更新,欢迎大家订阅最新的专栏,获取基于Pytorch1.10版本的理论代码(2023版)实现,Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录地址为:CSDN独家 | 全网首发 | Pytorch深度学习·理论篇(2023版)目录本专栏将通过系统的深度学习实例,从可解释性的角度对深度学习的原理进行讲解与分析,通....

【Pytorch神经网络理论篇】 10 优化器模块+退化学习率
文章 2022-11-13 来自:开发者社区

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2

缓解过拟合欠拟合和过拟合欠拟合解决方法增加输入特征项增加网络参数减少正则化参数过拟合解决方案数据清洗增大训练集采用正则化增大正则化参数正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标,利用给W加权值,弱化训练数据的噪声(一般不正则化b)loss = loss(y与y_)+ REGULARIZER * loss(w)正则化的选择L1正则化大概率会使很多参数变为0,因此该方法可以通过稀释参数,即....

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 2
文章 2022-11-13 来自:开发者社区

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 1

预备知识import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import random import pandas as pd plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minu....

【人工智能】神经网络优化:复杂度学习率、激活函数、损失函数、缓解过拟合、优化器 1
文章 2022-09-16 来自:开发者社区

算法工程师的修养 | pytorch 优化器与学习率

学习率设置对于学习过程来说相当重要。学习率过低会导致学习速度太慢,学习率过高又容易导致难以收敛。在很多学习过程中,都会采用动态调整学习率的方法。刚开始训练的时候,学习率设置大一点,以加快学习速度;之后逐渐减小学习率,来寻找最优解。那么在Pytorch中,如在训练过程中动态地调整学习率呢?目录优化器Optimizer只训练模型的一部分参数不同部分的参数设置不同的学习率(以及其他属性)Optimiz....

文章 2022-09-16 来自:开发者社区

pytorch优化器学习率以及学习率衰减

https://blog.csdn.net/ys1305/article/details/94332643 pytorch优化器API和学习率以及学习衰减率API。http://www.spytensor.com/index.php/archives/32/ pytorch动态调整学习率。https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details...

文章 2022-09-16 来自:开发者社区

PyTorch之八—优化器&学习率

构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。你需要给它一个包含了需要优化的参数(必须都是Variable对象)的iterable。然后,你可以设置optimizer的参 数选项,比如学习率,权重衰减,等等。

文章 2022-05-26 来自:开发者社区

pytorch优化器与学习率设置详解

身为一名深度学习炼丹师,我们知道学习率对于模型训练效果来说相当重要。然鹅,学习率过低会导致学习速度太慢,学习率过高又容易导致难以收敛。因此,很多炼丹师都会采用动态调整学习率的方法。刚开始训练时,学习率大一点,以加快学习速度;之后逐渐减小来寻找最优解。那么在Pytorch中,如何在训练过程里动态调整学习率呢?本文将带你深入理解优化器和学习率调整策略。一、优化器1. Optimizer机制在介绍学习....

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