我必须使用学习率预热，您可以使用学习率预热开始训练CIFAR-10的VGG-19 CNN，在前10000次迭代(或大约13个时期)中从0.00001到0.1%的学习率。然后对于剩余的训练，您使用学习率0.01，其中学习率衰减用于在80和120个时期将学习<e
浏览 62提问于2020-08-02得票数 3
我试图在Keras中同时使用LearningRateScheduler和ReduceLROnPlateau回调，这会给学习速度带来问题吗？如果是这样的话，该模型使用的学习率是多少？我在尝试时遇到了这个问题，这影响了我的模型的准确性。就像在这里
在我的acc: 0.8778 -> 0.8188的情况下。
你认为那个时候的学习率是多少？
浏览 3提问于2018-12-03得票数 1
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如何在N个时期后调整学习率？例如，我将初始学习率设置为lr=2e-6，并且我希望在第一个时期之后将学习率更改为lr=1e-6，并在剩余的训练中保持该学习率。last_epoch=-1我知道有，但在这里，它每个时代都会降低学习率我希望它在1个时期后下降，然后在剩下的训练过程中保持不变。
浏览 5提问于2021-07-23得票数 1
在满足某些条件后，是否值得更改学习率？以及如何和为什么要这样做？例如，网络将从高学习率开始，当平方误差足够低时，学习率将下降以获得更高的精度，或者学习率应增加到跳出局部最小值？这不会导致过度拟合吗？
浏览 0提问于2013-04-13得票数 6
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我正在尝试使用Tensorflow为CIFAR-10数据集实现VGG-16卷积神经网络。但我的训练准确率接近10%。我的代码出了什么问题？
浏览 117提问于2021-07-10得票数 0
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在TF2.0中，优化器被定义为在这种情况下，如何设置学习率？它只是像下面这样初始化参数吗？如何设置自适应学习率？tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)model.fit
浏览 2提问于2019-09-20得票数 1
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LSTM训练模式
、、、、
可以训练逻辑以达到100%的准确率。我运行了许多测试，我发现最有效的模型是3个LSTM层，每个层都有15个隐藏单元。这在22个时期之后返回了100%的准确率。然而，我注意到了一些我很难理解的事情:在前12个时期，模型在精度(acc.保持0.5)，并且只有边际进展(从0.69到0.65)由绝对的Crossentropy衡量。
浏览 7提问于2017-04-17得票数 4
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我目前正在用Keras训练CNN，我正在使用Adam优化器。我的计划是在每一个时代之后逐渐降低学习率。我以为衰变参数就是为了这个。学习速率在每次更新中都会衰减。
然而，当观察张紧板中使用的学习率时，它与初始学习率保持不变。那么，这个衰变参数是如何工作的呢？
浏览 0提问于2017-12-29得票数 7
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在下图中，您可以看到一个学习算法，它试图学习生成所需的输出(红线)。该学习算法类似于反向误差传播神经网络。
“学习率”是一个值，它控制在训练过程中所做的调整的大小。如果学习率太高，则算法学习速度很快，但其预测在训练过程中会跳跃很多(绿线学习率为0.001)，如果学习率较低，则预测跳跃较少，但算法需要更长的学习时间(蓝线学
浏览 1提问于2009-06-05得票数 11
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为什么Adam优化器的Keras实现有decay参数，而Tensorflow没有？这个说法是什么意思呢？
浏览 2提问于2018-11-01得票数 0
在PyTorch中，是否可以在训练过程中动态更改优化器的学习率(我不想预先定义学习率计划)？假设我有一个优化器：现在，由于我在训练期间进行了一些测试，我意识到我的学习率太高了，所以我想将其更改为
浏览 4提问于2018-01-18得票数 62
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例如，如果我想使用手动学习率，初始学习率为0.01,10000步后衰减学习率为0.001,20000步后衰减学习率为0.0001。
我如何才能知道这些我需要衰减学习率的步骤？有什么经验可以指导我吗？我们通常可以在论文中找到这些步骤，但作者是如何获得这些步骤的？
浏览 11提问于2017-12-08得票数 0
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我是深度学习的新手。我构建了一个小型架构，并使用Adam优化器对其进行编译，如下所示：#Train
浏览 0提问于2020-09-03得票数 0
我使用python实现了VI (值迭代)、PI (策略迭代)和QLearning算法。在比较了结果之后，我注意到了一些事情。VI算法和PI算法收敛于相同的实用程序和策略。我读了很多关于MDP和RL的论文和书籍，但是找不到任何东西来说明VI-PI算法的实用程序是否应该收敛到与QLearning相同的实用程序。
VI<
浏览 3提问于2017-12-28得票数 1
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剩下的数据，我分成培训和测试。所有的数据集都没有重叠！每100批使用验证数据加载器评估损失。在一个时代结束时，将当前状态在验证数据上的损失与以前具有最佳验证损失的状态进行比较(对于第一个阶段，只需将其与1e5这样的随机高数进行比较)，并保存当前状态，如果它更好，或者保持旧状态。我想知道如何扩展我的设置，使它成为一个适当的统计实验设置，目的是获得稳定的准确性和损失的结果(我想说，我的模型提供了一致的结果。我在想，沿着运行测试步骤的思路，比如说1
浏览 0提问于2021-01-30得票数 1
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咖啡因的损失不会减少
、、、
我注意到，在680次迭代之后，损失并没有改变。我想这可能是因为我在像素上应用了1/255的比例，但我已经删除了它，没有任何变化。我的数据在LMDB中(1lmdb用于训练图像，1lmdb用于训练标签，1用于验证，1用于验证标签)，标签是0和1存储为uint8。
有人有什么建议吗？
浏览 4提问于2017-09-01得票数 0
因此，我正在尝试仅使用python和numpy创建一个简单的线性回归神经网络。我已经解决了大多数原始问题，除了网络的误差只会增加之外，它工作得很好。
浏览 24提问于2020-07-28得票数 0
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在“SGD超参数”的2.3部分中，所有层都使用每层学习速率1作为权重，2用于偏倚，全局学习速率为0.001。“每层学习速率”与“分层特定学习率”是一种分层学习速度吗？如果是这样的话，我无法理解它们(“每层学习速率”和“全球学习速率”)是如何同时应用的？我发现了“特定层的学习速率”的例子。
浏览 2提问于2021-10-01得票数 2
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