【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

本节课主要介绍了Adaptive Learning Rate的基本思想和方法。通过使用Adaptive Learning Rate的策略,在训练深度神经网络时程序能实现在不同参数、不同iteration中,学习率不同。
本节课涉及到的算法或策略有:Adgrad、RMSProp、Adam、Learning Rate Decay、Warm Up。
本节课参考的资料有:
MIT-Deep Learning:https://www.deeplearningbook.org/
Adam:https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf
Residual Network:https://arxiv.org/abs/1512.03385
Transformer:https://arxiv.org/abs/1706.03762
RAdam:https://arxiv.org/abs/1908.03265

【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记
【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate,李宏毅机器学习,机器学习,学习,笔记文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-627889.html

到了这里,关于【李宏毅机器学习·学习笔记】Tips for Training: Adaptive Learning Rate的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 机器学习李宏毅学习笔记33

    神经网络压缩(一) 类神经网络剪枝(pruning) 简化模型,用比较少的参数,但让效能差不多,这就是network compression这件事。有些情况下需要把模型用在resource constrain(资源有限)的情况下,比如说跑在智能手表上、小型无人机上等等。只有比较少的内存和计算能力,这时就

    2024年02月11日
    浏览(85)
  • 机器学习笔记:node2vec(论文笔记:node2vec: Scalable Feature Learning for Networks)

    2016 KDD 利用graph上的节点相似性,对这些节点进行embedding 同质性:节点和其周围节点的embedding比较相似 蓝色节点和其周围的节点 结构等价性 结构相近的点embedding相近 比如蓝色节点,都处于多个簇的连接处 随机游走是一种自监督学习的embedding方法,不需要利用节点标签也不

    2024年02月09日
    浏览(43)
  • 李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记(一)

    一、线性回归中的模型选择 上图所示: 五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。所以,随着模型的复杂度提高,train error呈下降趋势。 上图所示: 右上角的表格中分别体现了在train和test中的损

    2024年01月25日
    浏览(42)
  • 李宏毅机器学习课程笔记(更新ing)

    basic Why deep not fat model? 当需要拟合的pattern复杂度很高时,deep model需要的参数量远低于fat model(指数组合与线性组合)。 另外当pattern复杂且有规律时(语音、图像、NLP),deep model通常表现好于fat model。 CNN 为什么AlphaGo可以用CNN?棋盘抽象成图片时需要注意什么? 首先图片有

    2024年02月10日
    浏览(39)
  • 机器学习笔记:李宏毅 stable diffusion

     ①:文字变成向量  ②:喂入噪声+文字encoder,产生中间产物  ③:decoder 还原图片  这张图越往右下表示效果越好,可以看到text encoder尺寸越大,对后续生成图片的增益越多  现有一个训练好的CNN 模型,可以生成真实影像和生成图像的representation 这两组表征的分布越近,效

    2024年02月13日
    浏览(51)
  • 李宏毅机器学习笔记:结构学习,HMM,CRF

    什么是Seq2Seq问题呢?简单来说,就是输入是一个序列,输出也是一个序列。输入和输出的序列可以相等,也可以不相等。在本文中,可以先假设输入输出序列相等。 这里用了一个通俗易懂的例子来解释HMM模型,POS tagging,词性标注。 PN表示专有名词Proper Noun V表示动词 D 定冠

    2024年02月11日
    浏览(40)
  • Multimodal Contrastive Training for Visual Representation Learning

    parameterize the image encoder as f i q _{iq} i q ​ query feature q i i _{ii} ii ​ ,key feature k i i _{ii} ii ​ parameterize the textual encoder as f c q ( ⋅ ; Θ q , Φ c q ) f_{cq}(·; Θ_q, Φ_{cq}) f c q ​ ( ⋅; Θ q ​ , Φ c q ​ ) ,momentum textual encoder as f c k ( ⋅ ; Θ k , Φ i k ) f_{ck}(·; Θ_k, Φ_{ik}) f c k ​ ( ⋅; Θ

    2024年02月01日
    浏览(41)
  • 李宏毅机器学习笔记:RNN循环神经网络

    例如情景补充的情况,根据词汇预测该词汇所属的类别。这个时候的 Taipi 则属于目的地。但是,在订票系统中, Taipi 也可能会属于出发地。到底属于目的地,还是出发地,如果不结合上下文,则很难做出判断。因此,使用传统的深度神经网络解决不了问题,必须引入RNN。 如

    2024年02月10日
    浏览(50)
  • 机器学习笔记:李宏毅chatgpt 大模型 & 大资料

    Emergent Abilities of Large Language Models,Transactions on Machine Learning Research 2022 模型的效果不是随着模型参数量变多而慢慢变好,而是在某一个瞬间,模型“顿悟”了 这边举的一个例子是,比如让模型回答鸡兔同笼问题  一开始小模型什么都学不到,故而效果不好  随着模型参数量增

    2024年02月13日
    浏览(51)
  • 机器学习和深度学习-- 李宏毅(笔记与个人理解)Day10

    这节课主要介绍机器学习和深度学习任务中常见的问题分类以及相应的解决之道 这张图总体的概述了一个任务中的大小坎坷,不认得英文? 去Google吧~ training Loss 不够的case Loss on Testing data over fitting 为什么over fitting 留到下下周哦~~ 期待 solve CNN卷积神经网络 Bias-Conplexiy Trade

    2024年04月17日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包