优化器就是在得知Loss之后,该以何等方法调整参数,向更低的Loss前进。 随机选择训练集中的样本来进行学习。 \tilde{a} f(x) = \int_{-\infty}^\infty\hat f(\xi)\,e^{2 \pi i \xi x}\,d\xi
优化器就是在得知Loss之后,该以何等方法调整参数,向更低的Loss前进。 随机选择训练集中的样本来进行学习。 \tilde{a} f(x) = \int_{-\infty}^\infty\hat f(\xi)\,e^{2 \pi i \xi x}\,d\xi
我们在深度学习时,不可避免的会面临超参数的调节工作,如何设置这些超参数就成为了问题,绝大多数时间需要根据经验进行调节。这里我放出我的经验,以供参考。 学习率是一个很重要的超参数,非常敏感,稍微调整一下就可能有不同的效果,刚开始训练的时候,我们希望可以移动步幅大一些,可以尽快到达一些更低的地点,而随着训练不断进行,
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