发表评论取消回复
相关阅读
相关 Pytorch学习笔记
1. nn.ReLU() 和 nn.ReLU(inplace=True)区别 inplace=True 计算结果不会有影响。利用in-place计算可以节省内(显)存,同
相关 权重衰减(weight decay)与学习率衰减(learning rate decay)
本文链接:https://blog.csdn.net/program\_developer/article/details/80867468 “微信公众号” 1. 权重衰
相关 干货|pytorch必须掌握的的4种学习率衰减策略
作者丨机器学习入坑者@知乎 侵删 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/93624972 梯度下降算法需要我们指定一个学习率作为权重更新步幅的控制
相关 pyTorch中的学习率衰减
1 学习率衰减 深度学习模型训练过程中,经过一定的epoch之后,模型的性能趋于饱和,此时降低学习率,在小范围内进一步调整模型的参数,可以进一步提升模型的性能。 经过多
相关 【深度学习】Dropout与学习率衰减
【深度学习】Dropout与学习率衰减 文章目录 【深度学习】Dropout与学习率衰减 1 概述 2 在Keras中使用Dropout
相关 34_pytorch,动量与lr衰减(momentum,learning rate)--学习笔记
1.31.动量与学习率衰减 1.31.1.动量 1.31.2.学习率衰减 1.31.动量与学习率衰减 1.31.1.动量 ![在这里插入图片描述][wat
相关 pytorch 学习笔记(一)
`pytorch`是一个动态的建图的工具。不像`Tensorflow`那样,先建图,然后通过`feed`和`run`重复执行建好的图。相对来说,`pytorch`具有更好的灵活
相关 Pytorch学习笔记
Pytorch学习笔记 目录 Pytorch学习笔记 1. nn.moduleList 和Sequential用法和实例 1.1、nn.Sequential():模
相关 ubuntu之路——day8.5 学习率衰减learning rate decay
在mini-batch梯度下降法中,我们曾经说过因为分割了baby batch,所以迭代是有波动而且不能够精确收敛于最小值的 因此如果我们将学习率α逐渐变小,就可以使得在学习
相关 指数衰减学习率与自适应学习率
我正使用TensorFlow来训练一个神经网络。我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下: init = tf.initialize_all
还没有评论,来说两句吧...