揭秘深度学习中的自适应学习率调整策略
深度学习模型训练过程中，梯度下降法是最常用的优化算法。学习率作为梯度下降中的一个重要超参数，控制着权重更新的步长。一个较小的学习率可能导致训练过程缓慢，而较大的学习率则可能导致学习过程在最佳点附近震荡甚至偏离。为了解决这一问题，研究者们提出了学习率的方法，这些方法可以根据模型的训练动态来调整学习率。...
深度解析深度学习中的优化算法：从梯度下降到自适应方法
深度学习作为机器学习的一个子集，近年来在图像识别、自然语言处理等多个领域取得了显著成就。然而，一个深度学习模型的成功与否，很大程度上取决于其优化算法的选择和调整。优化算法负责更新网络中的权重，以最小化损失函数，从而提升模型的预测能力。在众多优化技术中，梯度下降法是最为广泛使用的基础算法。 最基本的梯...
深度学习入门笔记3 自适应神经元
自适应线性神经元概念自适应线性神经网络（ADALINE——Adaptive Linear Neuron）是在感知器的基础上进行的一种改进。激活函数采用线性连续的函数来代替阶跃函数。自适应神经元&感知器激活函数：自适应神经元使用线性激活函数，感知器使用阶跃函数。误差更新：自适应神经元在最终结果...
深度学习相关概念：动量法与自适应梯度
在上一篇博客中，我们介绍了梯度下降算法。但是梯度下降算法存在计算量过大或者陷入局部最优的问题。人们如今已经提出动量法和自适应梯度法来解决上述的问题。1.梯度下降存在的问题1.批量梯度下降（BGD）在梯度下降的每一步中，我们都用到了所有的训练样本，我们需要进行求和运算，在梯度下降中，在计...
![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。](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/fnj5anauszhew_4845430e5da047e4a2d4a837d2a780b0.jpeg)
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。
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$\eta$表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。在...
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