动量与lr衰减
动量与学习率衰减 主讲人:龙良曲 Tricks ▪ momentum ▪ learning rate decay Momentum https://distill.pub/2017/momentum/ No momentum With appr. momentum momentum Learning rate tunning Learning rate decay Scheme0 码力 | 14 页 | 816.20 KB | 1 年前3动手学深度学习 v2.0
5 简洁实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 464 11.6 动量法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 466 一个邪恶的精灵在没通知你的情况下复制了你的数据集(即每个观测发生两次,数据集增加到原始大 小的两倍,但没有人告诉你)。随机梯度下降、小批量随机梯度下降和梯度下降的表现将如何变化? Discussions133 11.6 动量法 在 11.4节一节中,我们详述了如何执行随机梯度下降,即在只有嘈杂的梯度可用的情况下执行优化时会发生 什么。对于嘈杂的梯度,我们在选择学习率需要格外谨慎。如果衰减速度太快,收敛就会停滞。相反,如果 项任务的一种选择是用泄漏平均值(leaky average)取代梯度计算: vt = βvt−1 + gt,t−1 (11.6.2) 其中β ∈ (0, 1)。这有效地将瞬时梯度替换为多个“过去”梯度的平均值。v被称为动量(momentum),它累 加了过去的梯度。为了更详细地解释,让我们递归地将vt扩展到 vt = β2vt−2 + βgt−1,t−2 + gt,t−1 = . . . , = t−1 � τ=00 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3《TensorFlow 快速入门与实战》6-实战TensorFlow验证码识别
Momentum SGD 在遇到沟壑时容易陷入震荡。为此,可以为其引入动量(Momentum),加速 SGD 在正确方向的下降并抑制震荡。 优化器介绍:Adagrad – RMSprop – Adam Adagrad (引入二阶动量) RMSprop (二阶动量 指数移动平均) Adam (一/二阶动量 指数移动平均) 优化器对比:损失面等高线图 优化器对比:鞍点 优化器对比:0 码力 | 51 页 | 2.73 MB | 1 年前3Greenplum 6新特性: 在线扩容工具GPexpand剖析
化 – 对于Join查询,如果分布状态相同的情况下,可以被优化 改进与实现 • 减少重分布数据移动量 – Greenplum 5及之前版本采用取模分布 – 节点数量发生变化后重新计算取模,移动数据量大 – 不仅存在新旧节点间的移动,旧节点之间也要移动 改进与实现 • 减少重分布数据移动量 – Jump Consistent Hash ▪ 均匀性:通过概率做到均匀分布 ▪ 稳定性:在相0 码力 | 37 页 | 1.12 MB | 1 年前3清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单
阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日,全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选,合并成网址列表 2.撰写python脚本,基于步骤1输出的网址列表提取所有网 址内容“截至目前 2025 年春运(2025年1月14日到2月8日) 相关数据(如日期、全社会跨区域人员流动量、铁路客运 量、公路人员流动量、水路客运量、民航客运量等)”完 成数据提取并写入文件“2025春运数据0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 7 月前3领域驱动设计&中台/可视化的遗留系统微服务改造
复杂度 需求变 化频率 使⽤用 频度 系统集 成关系 数据迁 移量量 代码改 动量量 拆解后 带来的收益 (业务价值) 拆解中的 ⼯工作量量成本 (技术成本) 遗留留系统拆解评分表 业务 复杂度 需求变 化频率 使⽤用频 度 系统集 成关系 数据迁 移量量 代码改 动量量 业务维度 总体评分 技术维度 总体评分 改造意愿 排名 业务维度评分越0 码力 | 54 页 | 3.85 MB | 1 年前3Keras: 基于 Python 的深度学习库
data_format="channels_first" 的 Conv2D 层之后,在 BatchNormalization 中设置 axis=1。 • momentum: 移动均值和移动方差的动量。 • epsilon: 增加到方差的小的浮点数,以避免除以零。 • center: 如果为 True,把 beta 的偏移量加到标准化的张量上。如果为 False,beta 被忽略。 • scale: momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False) 优化器 OPTIMIZERS 140 随机梯度下降优化器 包含扩展功能的支持:- 动量(momentum)优化, - 学习率衰减(每次参数更新后)- Nestrov 动量 (NAG) 优化 参数 • lr: float >= 0. 学习率 • momentum: float >= 0. 参数,用于加速 SGD 在相关方向上前进,并抑制震荡 在相关方向上前进,并抑制震荡 • decay: float >= 0. 每次参数更新后学习率衰减值. • nesterov: boolean. 是否使用 Nesterov 动量. 9.2.2 RMSprop [source] keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=None, decay=0.0) RMSProp 优化器. 建议使用优化器的默认参数(除了学习率0 码力 | 257 页 | 1.19 MB | 1 年前3深度学习与PyTorch入门实战 - 33. regularization
How ▪ L1-regularization ▪ L2-regularization lambda L2-regularization L1-regularization 下一课时 动量与学习率衰 减 Thank You.0 码力 | 10 页 | 952.77 KB | 1 年前313. 杨赛赛-基于深度学习的多维时间序列预测在数据机房中的应用
Recurrent and Recurrent- skip laye Fully Connected Layer Autoregresssive LSTNet 模型的训练 优化算法:Adam 同时具有动量更新和自适应调整学习速率,占用内存少。 损失函数:Logcosh Logcosh是预测误差的双曲余弦的对数。不会受到偶尔出 现的极端不正确预测的强烈影响,同时收敛速度快。 评价指标:RMSE和R^20 码力 | 17 页 | 2.49 MB | 1 年前3Blender v3.6 参考手册(简体中文版)
可以通过按 X`或 :kbd:`Y 来限制光标沿全局/局部X或Y轴的移动,按热键 将在全局/局部⽅向和禁⽤约束之间循环。 按住 Shift 将以较⼩的增量移动光标以获得更⾼的精度。您也可以输⼊准 确的移动量,以获得绝对精度。 当操作运⾏时,消息将显⽰在标题中,以指⽰光标在每个主⽅向上移动的 距离(以像素为单位)。括号之间的第三个数字是光标移动的欧⼏⾥得距 离。 移动 G 通过调整⽚段的 位置 属性来更改所选图像的位置。 可以通过按下 X`或 :kbd:`Y 来限制图像沿全局/局部X或Y轴的移动,按下 热键将在全局/局部⽅向和禁⽤约束之间循环。 按住 Shift 将以较⼩的增量移动图像以获得更⾼的精度。您也可以输⼊准 确的移动量,以获得绝对精度。 当操作运⾏时,标题中将显⽰⼀条消息,以指⽰图像在每个主⽅向上移动 的距离(以像素为单位)。括号之间的第三个数字是图像移动的欧⼏⾥得 距离。 旋转 R 通过调整剪辑的 旋转 属性,围绕 置。⿏标光标离枢轴点越远,旋转运动越慢。您还可以使⽤箭头键⾮常精 确地移动⼿柄。如果 活动⼯具 已启⽤,您也可以通过拖动控件来旋转图 像。 按住 Shift 将以较⼩的增量旋转图像以获得更⾼的精度。您也可以输⼊准 确的移动量,以获得绝对精度。 操作运⾏时,标题中将显⽰⼀条消息,指⽰场景旋转单元中的旋转量。 缩放 S 通过调整⽚段的 缩放 属性来更改图像的⼤⼩。缩放使⽤ 数据透视点 作为 参考。因此,例如,如果数据透视点设置为*0 码力 | 4850 页 | 304.16 MB | 1 年前3
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