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電子發燒友網>電子資料下載>電子資料>深度學習的學習率調節實踐的PDF文件講解

深度學習的學習率調節實踐的PDF文件講解

2020-12-07 | pdf | 0.28 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

  多層感知器多層感知器(MLP)是由一個輸入層、一個或多個隱藏層和一個稱為輸出層的最終層組成的人工神經網絡(ANN)。通常,靠近輸入層的層稱為較低層,靠近輸出層的層稱為外層,除輸出層外的每一層都包含一個偏置神經元,并與下一層完全相連。當一個 ANN 包含一個很深的隱藏層時,它被稱為深度神經網絡(DNN)。在本文中,我們將在 MNIST 數據集上訓練一個深度 MLP,并通過指數增長來尋找最佳學習率,繪制損失圖,并找到損失增長的點,以達到 85%以上的準確率。對于最佳的實踐過程,我們將實現早期停止,保存檢查點,并使用 TensorBoard 繪制學習曲線。你可以在這里查看 jupyter Notebook:https://github.com/lukenew2/learning_rates_and_best_practices /blob/master/optimal_learning_rates_with_keras_api.ipynb 指數學習率學習率可以說是最重要的超參數。一般情況下,最佳學習速率約為最大學習速率(即訓練算法偏離的學習速率)的一半。找到一個好的學習率的一個方法是訓練模型進行幾百次迭代,從非常低的學習率(例如,1e-5)開始,逐漸增加到非常大的值(例如,10)。這是通過在每次迭代時將學習速率乘以一個常數因子來實現的。如果你將損失描繪為學習率的函數,你應該首先看到它在下降,但過一段時間后,學習率會變得很高,這時損失會迅速回升:最佳學習率將略低于轉折點,然后你可以重新初始化你的模型,并使用此良好的學習率對其進行正常訓練。

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