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深度学习:当学习率太高时
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当我在Keras中改变SGD的学习率时，我在代码中发现了一些非常奇怪的东西： def build_mlp(): model.add(Conv2Dcategorical_crossentropy', optimizer=SGD(lr=0.0005), metrics=['accuracy']) 在使用MNIST数据集进行训练的过程中，我每5个时期的学习率提高一倍我预计当学习率<
浏览 56提问于2020-06-15得票数 0
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在对一个简单的线性回归问题实现了梯度下降的LS估计之后，我现在尝试用最大似然法进行同样的估计。
train_X = np.random.rand(100, 1) # all values [0-1)X = tf.placeholder("float", None)theta_0 = tf.Variable(np.random.randn())
theta_1 = tf.Variable(np.random.randn
浏览 1提问于2017-01-27得票数 2
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直到现在，我在所有的实验中都用0.0001作为学习速率(这给了我丢失和准确的正常值)。
当我使用0.1和0.0 1等高学习率时，一切都变得疯狂起来。
浏览 2提问于2017-12-08得票数 0
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我试图将神经网络中不良学习率的正确定义定义如下：
在神经网络中，不良学习率是指当你把学习率分配得太低或太高时，如果学习率太低，网络需要花费太多的时间来训练，而学习率太高时，网络的变化太快，可能会导致输出
浏览 1提问于2018-05-06得票数 0
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我试图弄清楚这整个机器学习的事情，所以我做了一些测试。我想让它学习鼻窦功能(弧度角度)。神经网络是：对于南瓜激活，我使用的是：，RELU，，需要注意的是，当我使用Logistic函数而不是RELU时，脚本是工作的。train_table.push({input:[radian],output:[Math.sin(radian)]})我使用这个表来训练我的神经网络，使用、交叉熵、和20000次迭代的学习率为问题是它失败了，当我试图预
浏览 3提问于2017-08-10得票数 0
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出于训练的目的，我用python实现了一个线性回归。问题是成本在增加，而不是减少。对于数据，我使用翼型自噪声数据集。数据可以在上找到import pandas as pd
Y = features.iloc[:, 5]
r
浏览 2提问于2018-08-30得票数 14
正如维基百科中所指出的，对于一个随机问题，使用学习速率对于收敛非常重要。虽然我试图在没有任何数学证明的情况下找到理由背后的“直觉”，但我找不到它。
浏览 6提问于2020-11-13得票数 2
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我试图通过Tensorflow中的一个简单的线性回归例子，看起来训练算法正在收敛到一个解，但是一旦它接近了这个解，它就开始弹来跳去，最终爆炸。import tensorflow as tf
b = tf.Variable([-0.4], dtype=tf.float32)
y = tf.placeholder(tf.float32)
linear_model =
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
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一元线性回归
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在线性回归中实现梯度下降算法时，我的算法所做的预测和得到的回归线是错误的输出。有没有人可以看看我的实现，帮我一下？另外，请指导我，在具体的回归问题中，我如何知道“学习率”和“迭代次数”的值是什么？
浏览 12提问于2020-06-01得票数 0
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如果我使用“二进制”模式，准确率约为95%，但如果我使用“分类”模式，准确率就会异常低，只有50%以上。 model = add_new_last_layer(base_model, nb_classes)
迁移学习
浏览 19提问于2017-08-24得票数 5
通过实现一个简单的线性回归，我第一次尝试了tensorflow。我的权重在几次迭代中发散到无穷大，而不是收敛。import tensorflow as tfT = 100x = np.array([np.arange(T), np.ones(T)]).astype(np.float32)y = w.dot(x) + noise
w.dot
浏览 3提问于2017-04-26得票数 3
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我试图在PennTree银行上训练一个基本的单向LSTM语言模型。我的神经网络运行，但是测试集上的损失一点也没有减少。我想知道这是为什么？V = 10000hidden_size = 650num_unrollings = 35learning_rate = 1.0graph = tf.Graph() cell_state = tf.placeholder(tf.float32, shape=(ba
浏览 0提问于2018-04-20得票数 0
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我是StackOverflow的新手，所以如果我说了一些愚蠢的话，请原谅。我在tensorflow库中编写了这个多元线性回归，但由于某种原因它就是不起作用，损失只是增加，然后变成零。import tensorflow as tfimport seaborn as sns
from sklearn.datasets import load_boston
浏览 6提问于2017-07-23得票数 2
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当我通过文本学习TensorFlow (版本1)时，我遇到了以下问题： # Generate data
xy, labels = make_circles(n_samples=200, noise=0.1np.nonzero(lev > self.zmax)[0] 该示例在使用MaxEpoch=20进行测试时运行良好，并且增加到2500，以显示使用loss=0.18进行过拟合的情况；但是，当我运行它时，
浏览 15提问于2020-07-26得票数 0
我正在尝试为我的多类别分类问题找到一个模型。我有一个150k条记录的训练集，X_train.shape = (150000，89)和y_train.shape = (150000，)，有462个类别整数标签。我想试一试sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier，看看它的性能如何。问题是训练损失在增加，而不是减少： Iter Train Loss Remaining Time
1 560305.4652 4495.28m
浏览 25提问于2019-11-02得票数 0
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下面的文章自适应学习速率法ADADELTA给出了一种名为Adagrad的方法，其中我们有以下更新规则：X_{n+1} = X_n -[Lr/\sqrt{\sum_{i=0}^ng_i^2}]*g_n ，现在我知道这个更新规则动态地为每次迭代选择学习速率，但是有以下问题：
这里我们看到，越大的梯度有较小的学习率和越小的梯度有更大的学习率。
浏览 0提问于2020-04-18得票数 2
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