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ftp媒体库wordpress,seo推广服务,建设部网站职责划定,wordpress+调整+行距优化器：提升训练效率的关键 动态学习率衰减与初始学习率 在使用动态学习率衰减时，通常一个不错的做法是，选择一个比平常更大的初始学习率 γ0。由于 γ 会逐渐减小，这样一般不会产生问题，并且有望加快初始阶段的收敛速度。不过，并没有固定的规则表明哪种方法效果更佳。…优化器：提升训练效率的关键动态学习率衰减与初始学习率在使用动态学习率衰减时，通常一个不错的做法是，选择一个比平常更大的初始学习率 γ0。由于 γ 会逐渐减小，这样一般不会产生问题，并且有望加快初始阶段的收敛速度。不过，并没有固定的规则表明哪种方法效果更佳。每个案例和数据集都有所不同，因此总是需要进行一些测试，以确定哪个参数值能产生最佳结果。常见优化器概述到目前为止，我们使用梯度下降法来最小化成本函数，但这并非最有效的方法。对该算法进行一些改进，可以使其更快、更高效。这是一个非常活跃的研究领域，有大量基于不同思想的算法可用于加速学习过程。下面将介绍最具指导意义且广为人知的几种优化器：Momentum、RMSProp 和 Adam。指数加权平均为了理解 Momentum（以及部分 RMSProp 和 Adam）的基本思想，首先需要了解什么是指数加权平均。假设你每天测量一个量 θ（比如你所在地区的温度），会得到一系列测量值 θi，其中 i 从 1 到某个数 N。我们递归地定义一个量 vn 如下：- (v_0 = 0)- (v_1 = \beta v_0+(1 - \beta)\theta_1)- (v_2 = \beta v_1+(1 - \beta)\theta_2)- 一般地，第 n 项可以写成 (v_n=\beta v_{n - 1}+(1 - \beta)\theta_n)将其展开，不采用递归形式：- (v_2=\beta^2 v_0+(1 - \beta)\beta\theta_1+(1 - \beta)\thet