精确度和损失不随RMSprop优化器而改变
RMSprop优化器是一种常用的梯度下降算法，用于训练神经网络模型。它在优化过程中可以自适应地调整每个参数的学习率，以更好地适应不同参数的特性，提高训练的效果。
精确度和损失是在训练神经网络模型时常用的评估指标。精确度是指模型在预测时的准确率，即预测结果与真实标签的匹配程度。损失是指模型在训练过程中的误差，常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。
RMSprop优化器的使用不会直接改变精确度和损失的计算方式，而是通过调整学习率来影响模型的训练效果。具体来说，RMSprop优化器会根据梯度的平方和的移动平均值来调整每个参数的学习率，使得参数更新更加平稳。这样可以避免梯度下降过大导致的震荡现象，并加快模型的收敛速度。
对于精确度和损失这两个评估指标，RMSprop优化器可以通过提高模型的收敛速度来间接地改善精确度，并减小损失。然而，并不能保证RMSprop优化器在所有情况下都能取得最优的训练效果，因为优化器的选择往往需要根据具体的问题和数据集来进行调优。
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self.fc2(x)) x = self.softmax(self.fc3(x))
first_model.to(device)
train_model(first_model_rms, opt
浏览 28提问于2020-10-28得票数 0
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10, activation = tf.nn.softmax))
我用model.compile(loss = 'sparse_categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop
浏览 0提问于2018-12-02得票数 2
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训练损失w.r.t步骤如下所示。X轴单元长度为20k步(由于批量size=128和总共1281167个样品，大约2个时期)。
浏览 21提问于2019-08-05得票数 1
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高损耗验证
、、、、
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浏览 13提问于2019-11-08得票数 1
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我怎样才能实现这个目标？有没有办法把OHLC和预测时间结合起来？
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我使用的原始优化器是：model.compile(optimizer= r_optimizer所以我想试着改变学习率或优化器。准确率将重置到15% - 20%左右，而不是从86%左右开始，我的损失会更高。即使我使用一个很小的学习率，并重新编译，我仍然会从一个非常低的准确率开始。从浏览互联网来看，一些优化器，如ADAM或R
浏览 0提问于2018-05-22得票数 1
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我想对照各种优化器(sgd、rmsprop、adam、adamax等)检查我的模型的性能。我对所有优化器都这样做(在上面的代码中只提到sgd和rmsprop)，然后执行这些语
浏览 0提问于2018-09-12得票数 1
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然而，当训练的时候，网络很早就到达了一个点，验证损失是不自然的低，这会在一段时间后变平，就像这样。
在patience = 50中使用早期停止时，验证损失会减少，但从一开始就不会低于验证损失。我对网络进行了多次训练，结果是相同的，使用的是rmsprop (学习率为0.1到1e-4)和adam优化器。有没有人知道是否有方法为网络设置一个“烧伤期”(如马尔可夫链蒙特卡罗模型)，然后监测验证损失，以选择最佳模型？
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我可以在v3 dataset上创建初始的cifar10模型。保存后，模型的大小是175 Mo，在训练前大约是90 Mo，所以我想知道为什么细调模型更大？当我查看这两个模型的参数数时，它几乎是相同的。微调模型:总配角: 21,823,274个可训练的旁瓣: 21,788,842个不可训练的旁瓣: 34,432checkpoints = ModelCh
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., 0.71153846 0.70833333 0.69230769]model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer = "sgd")
我试过SimpleRNN，GRU和LSTM(这可能是错误的使用方式-我只看到它用于分类，而不是预测)。
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我读过，看起来，如果有足够的内存，你应该总是使用Adam而不是其他可能的优化算法(adadelta，rmsprop，vanilla sgd等)。我设想对于大多数密集输入的主要凸损失函数，使用普通SGD可能会获得更快的收敛速度，但您仍然需要调整学习计划和内容，这需要一些时间。
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我有193个训练/预测功能，它应该可以预测价值和唤醒值。activation='elu'))model.add(Dense( 2, activation='elu'))model.compile( loss = "mean_squared_error", optimizer = 'RMSprop', me
浏览 0提问于2020-11-26得票数 0
当你增加更多的层和更多的神经元时，你的学习率会下降，这是正确的吗？
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浏览 0提问于2021-04-28得票数 1
我在想他们为什么要用这个损失相反，我相信使用：
谢谢。
浏览 0提问于2018-07-21得票数 1
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浏览 0提问于2017-06-12得票数 2
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()) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=rmsprop,
metrics=['mean
浏览 1提问于2016-09-03得票数 5
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