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2023-06-03 21:51
阿里巴巴_算法工程师
深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置等优化
深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。 1.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\etaη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。 1.1 学习率对网络的影响 梯度更新公式: θ=θ−...
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