如何使用选定的微调器值进行计算？
微调器是一种用于调整模型参数的工具，常用于机器学习和深度学习领域。使用选定的微调器值进行计算的过程如下：
- 确定微调器的类型：微调器可以是一个常数值，也可以是一个可学习的参数。常数微调器通常用于简单的调整，而可学习的微调器可以通过训练数据进行优化。
- 选择微调器的初始值：根据具体的问题和需求，选择合适的微调器初始值。初始值的选择可能会影响模型的收敛速度和最终性能。
- 定义损失函数：根据问题的特点，定义一个损失函数来衡量模型的预测结果与真实值之间的差距。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。
- 计算梯度：使用反向传播算法计算损失函数对微调器的梯度。梯度表示了微调器值的变化方向，可以指导微调器的更新。
- 更新微调器值：根据梯度和学习率的乘积，更新微调器的值。学习率控制了每次更新的步长，过大的学习率可能导致震荡，过小的学习率可能导致收敛速度过慢。
- 重复步骤4和步骤5，直到达到预定的停止条件。停止条件可以是达到最大迭代次数、损失函数收敛到一个阈值等。
微调器的选择和调整是模型优化的重要步骤之一。不同的微调器值可能会对模型的性能产生不同的影响。因此，需要通过实验和验证来选择合适的微调器值，以获得最佳的模型性能。
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随机梯度下降增加成本函数
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相反，随机梯度下降计算每个单个训练示例的梯度。我想知道成本函数是否有可能从一个样本增加到另一个样本，即使实现是正确的并且参数调整得很好。我有一种感觉，代价函数的异常增量是可以的，因为梯度是在单个样本的最小化之后进行的，这可能不是整个系统的收敛方向。
在随机梯度下降中期望成本函数的增量吗？
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对于使用Tensorflow对象检测API训练的机器学习模型，这是否正常
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我是机器学习的新手。我正在尝试使用Tensorflow对象检测API训练一个手检测模型。我正在使用数据集。训练中有4400幅图像，测试中有400幅。我使用的是Tensorflow 1.15。我基本上是在遵循sentdex教程，做了一些修改。我使用的是模型动物园的ssd_mobilenet_v2_coco。
5000步后的损失在1-2之间。现在它的步数接近20000步，损失仍然在1-2之间。这是正常还是不正常？我应该进行更多的训练吗？
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# SSD with Mobilenet v2 configuration for MSCOC
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日志丢失与决定不同学习率的准确性？
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在课程中，没有关于时代的东西，但在实践中，它们随处可见。如果优化器在一次传递中找到了最佳权重，我们为什么还需要它们。为什么模型会有所改进？
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文本二值分类训练中的波动损失
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即使F1评分和准确度相当高，我也对训练损失的波动感到困惑。
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PS。除了尝试和错误之外，是否有一个很好的方法来计算学习速度和其他参数，比如n_estimators (在本例中是XGBoost)等等？
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噪声训练损失
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我能在火车损失曲线上看到很多噪音。平均后(.99)趋势良好。模型的精度也不差。
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您应该在哪个阶段绘制验证和学习曲线？
machine-learning
因此，假设我有一个二进制分类问题，我从一个logistic回归模型开始。我快速地评估了模型的准确性(假设我们没有倾斜的数据集)。在此之后，我开始实现其他模型的比较，我开始检查准确性评分，并绘制一条ROC曲线来评估AOC评分。
我们可以说，我继续我的logistic回归模型。我不打算微调它和使用网格搜索算法，然后继续选择最佳的超级参数w.r.t的准确性评分。
我什么时候才能真正画出学习和验证曲线？我假设我应该把它画在旁边，看看一个更大的参数是如何影响分数的，然后看看我的模型是不合适的还是过拟合的。
但是，我不应该更早地绘制学习曲线吗?例如，在我选择从后勤部门开始的第一步。模特？
总结一下:画出一
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学习率术语，什么是“降低”学习率？
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我正在调查一个损失平台和克服它的各种技术，这使我看到了这一页和声明：
一旦学习停滞，模型通常会从将学习率降低2-10倍中获益。这个回调监视一个数量，如果没有看到一个“耐心”时代的改善，学习率就会降低。
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/callbacks/ReduceLROnPlateau
我对这个术语感到困惑。如果我的学习率是0.001，那么我是将学习率降低到0.001，还是降低到0.0001？一开始我会从0.001 > 0.0001开始考虑后者，但是当一个模型达到一个平台时，将学习率改变成一个更小的值是没有意义的，
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机器学习:为什么成本函数不需要是可导的？
tensorflow、machine-learning
我正在使用Tensorflow创建一个自定义的损失函数，这个关于通用机器学习的问题突然出现在我的脑海中。
我的理解是，优化算法需要一个可导的代价函数来寻找/接近最小值，但是我们可以使用不可导的函数，如绝对函数(当x=0时没有导数)。一个更极端的例子是，我这样定义我的成本函数：
def customLossFun(x,y):
return tf.sign(x)
我预计在运行代码时会出现错误，但它实际上起作用了(它没有学到任何东西，但没有崩溃)。
我是不是遗漏了什么？
浏览 1提问于2018-01-07得票数 0
3回答
我的随机梯度下降的实现正确吗？
matlab、machine-learning、logistic-regression、gradient-descent
我试图发展随机梯度下降，但我不知道它是否是100%正确的。
我的随机梯度下降算法所产生的代价有时与F对联C算法或批处理梯度下降算法产生的代价相差甚远。
当我设置学习速率α为0.2时，批梯度下降成本会收敛，但为了不发散，我不得不为随机实现设置一个学习速率α为0.0001。这是正常的吗？
以下是我在10,000个元素和num_iter = 100或500的训练集中获得的一些结果
FMINUC :
Iteration #100 | Cost: 5.147056e-001
BACTH GRADIENT DESCENT 500 ITER
Itera
浏览 1提问于2014-01-25得票数 9
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基于tf.GradientTape的预训练模型迁移学习不能收敛
python、keras、tensorflow2.0、transfer-learning
我想用keras的预训练模型进行迁移学习
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
base_model = keras.applications.MobileNetV2(input_shape=(96, 96, 3), include_top=False, pooling='avg')
x = base_model.outputs[0]
outputs = layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)(x)
model = keras.Model(inputs=base
浏览 0提问于2019-07-30得票数 1
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基于C#的线性回归梯度下降
c#、linear-regression、gradient-descent
我现在正在选修course机器学习课程，我无法得到我的梯度下降线性回归函数来最小化。我使用的是:一个因变量，一个截距，以及x和y的四个值，因此方程相当简单。梯度体面方程的最终值根据α和β的初始值变化很大，我不知道原因。我只编码了大约两个星期，所以我的知识是有限的，至少，请记住这一点，如果你花时间来帮助。
using System;
namespace LinearRegression
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Random rnd = new Random();
con
浏览 2提问于2016-06-21得票数 2
2回答
在梯度下降中，为什么不需要将成本函数的梯度归一化为单位向量？
machine-learning、deep-learning、gradient-descent
从我的背景来看，我理解有一个学习速率(α)的目的是将梯度的大小(▽J)标准化，这样步长就可以适当地收敛到局部极小值。
由于α是任意的，所以我们必须找到最佳的超参数学习速率(α)。
也许，当我们将梯度归一化为一个单位向量时，我们不必对其进行超参数调整，在这个单位向量中，梯度的大小总是1。
传统的梯度下降：
w:=w −α▽J
我的梯度下降：
w:=w −▽J/||▽J||
再次，回到我的问题，我不明白为什么梯度下降的变体没有我的想法。将梯度归一化为单位向量
ps。我推测，当梯度的幅度极低时，我的梯度下降可能不能很好地工作，并且可能会发散到inf。
浏览 0提问于2022-07-05得票数 1
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梯度体面的常量学习率
gradient-descent、learning-rate
给出了一个学习速率，\alpha_n作为梯度下降过程的n^{th}步长。对于梯度下降中的\alpha_n，使用常量值会产生什么影响？
浏览 0提问于2019-02-11得票数 2
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1回答
迭代机器学习
machine-learning、machine-learning-model
我想知道机器学习算法中有多少是迭代性质的；也就是说，我可以在不同的数据集上依次运行它们，并且模型本身也会细化。是否有任何算法在数学上支持这一点，而且，在运行时或这些模型的准确性方面是否存在一些权衡。
这里不要混淆迭代:在机器学习中迭代意味着什么？
浏览 0提问于2018-05-21得票数 1
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