Публикации по теме 'learning-rate'
Самоадаптивная настройка скорости обучения нейронной сети
1. Введение
Согласно [Brownlee Jason 2019], скорость обучения является наиболее важным гиперпараметром в нейронных сетях. Это включает в себя множество проб и ошибок, чтобы найти правильную скорость обучения для ваших нейронных сетей.
Автор имел опыт адаптивного управления промышленными роботами-манипуляторами. Цель этой статьи показать, как использовать теорию управления для настройки скорости обучения нейронных сетей.
2. Теория адаптивного управления
Как показано на рисунке..
Как возобновить прерванную тренировку в фастае
Что мне делать, если тренировка с fit_one_cycle была прервана на полпути?
Что вы будете делать, если у вас есть огромный набор данных, большая и медленно обучающаяся сеть, и ваше тренировочное занятие было прервано после нескольких часов обучения? Это может произойти по многим причинам:
потому что вы достигли 12 часов непрерывной «бесплатной» работы на ноутбуке Google Colab; вы временно потеряли связь с Colab или Kaggle; потому что ваш компьютер по какой-то причине остановился...
Выбор идеальной скорости обучения
При обучении модели «скорость обучения» часто считается наиболее важным гиперпараметром. Выбор оптимальной скорости обучения может значительно улучшить обучение нейронной сети и предотвратить любое странное поведение, которое может возникнуть во время стохастического градиентного спуска.
Почему важен выбор правильной скорости обучения?
Стохастический градиентный спуск (SGD) — это алгоритм оптимизации, который помогает функции потерь сходиться к глобальному минимуму или к самой низкой..
Вопросы по теме 'learning-rate'
Pytorch Изменение скорости обучения в зависимости от количества эпох
Когда я устанавливаю скорость обучения и обнаруживаю, что точность не может увеличиться после тренировки нескольких эпох
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr = 1e-4)
n_epochs = 10
for i in range(n_epochs):
// some training here...
22314 просмотров
schedule
11.03.2022
Каково поведение при возобновлении обучения при использовании снижения скорости обучения в TensorFlow / Keras?
Мне трудно понять, как будет возобновлено обучение при загрузке модели с диска при использовании планировщика, подобного приведенному ниже.
learning_rate_scheduler = tensorflow.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
0.01,
decay_steps=1000,...
82 просмотров
schedule
24.04.2022
Нейронные сети — разная скорость обучения для каждого веса
У меня есть несколько вопросов относительно теории градиентного спуска нейронных сетей.
Первый вопрос: допустим, у нас есть 5 весов, по одному для каждой из 5 функций. А теперь мы хотим вычислить градиент. Как алгоритм внутренне это делает?...
36 просмотров
schedule
24.05.2022
Скорость обучения не влияет
Я использую MLP с Keras, оптимизированный с помощью sgd. Я хочу настроить скорость обучения, но, похоже, это никак не влияет на тренировку. Я пробовал небольшие скорости обучения (0,01), а также очень большие (до 1,28), и эффекты едва заметны....
109 просмотров
schedule
10.11.2022
Отслеживайте скорость обучения для InverseTimeDecay () - аргумент float () должен быть строкой или числом, а не InverseTimeDecay
Моя цель - посмотреть на прогрессирование скорости обучения оптимизатора Adam, к которому я применяю расписание InverseTimeDecay. Поэтому я хочу проверить, действительно ли скорость обучения снижается.
Проверив этот вопрос в стеке, переполнение,...
428 просмотров
schedule
04.03.2023
как распечатать скорость обучения для каждой эпохи, в которой используется функциональный планировщик скорости обучения?
Я использовал настраиваемый планировщик скорости обучения. Код выглядит следующим образом (То же, что и https://www.tensorflow.org/tutorials/text/transformer#optimizer ).
class CustomSchedule(tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule):...
50 просмотров
schedule
21.03.2024
