在mini-batch梯度下降法中,我们曾经说过因为分割了baby batch,所以迭代是有波动而且不能够精确收敛于最小值的 因此如果我们将学习率α逐渐变小,就可以使得在学习率α较大的时候加快模型训练速度,在α变小的时候使得模型迭代的波动逐渐减弱,最终收敛于一个较小的区域来得到较为精确的结果 首先是公式1学习率衰减的标准公式: 其中decay rate即衰减率,epoch-num指的是遍历整个训练集的次数,α0是给定的初始学习率 其次是公式2指数衰减公式: 其中,0.95是一个小于1的初始值,可…

PHP函数篇详解十进制.二进制.八进制和十六进制转换函数说明 作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载   中文字符编码研究系列第一期,PHP函数篇详解十进制.二进制.八进制和十六进制互相转换函数说明,主要掌握各进制转换的方法,以应用于实际开发     一,十进制(decimal system)转换函数说明 1,十进制转二进制 decbin() 函数,如下实例 echo decbin(12); //输出 1100 echo decbin(26); //输出 11010 decbin (PHP 3…

原文:走向DBA[MSSQL篇] 详解游标 前篇回顾:上一篇虫子介绍了一些不常用的数据过滤方式,本篇详细介绍下游标. 概念 简单点说游标的作用就是存储一个结果集,并根据语法将这个结果集的数据逐条处理. 观点 正因为游标可以将结果集一条条取出处理,所以会增加服务器的负担.再者使用游标的效率远远没有使用默认的结果集效率高,在默认结果集中,从客户端发送到服务器的唯一一个数据包是包含需执行语句的数据包.而在使用服务器游标时,每一个FETCH语句都必须从客户端发送到服务器,然后在服务器中将它解析并编译为执…

Scala进阶之路-Scala函数篇详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.传值调用和传名调用 /* @author :yinzhengjie Blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie/tag/Scala%E8%BF%9B%E9%98%B6%E4%B9%8B%E8%B7%AF/ EMAIL:y1053419035@qq.com */ package cn.org.yinzhengjie.basicGrammar objec…

本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小…

1.mini-batch size 表示每次都只筛选一部分作为训练的样本,进行训练,遍历一次样本的次数为(样本数/单次样本数目) 当mini-batch size 的数量通常介于1,m 之间    当为1时,称为随机梯度下降 一般我们选择64,128, 256等样本数目 import numpy as np import math def random_mini_batch(X, Y, mini_batch = 64, seed=0): np.random.seed(seed) m = X.sh…

关于learning rate decay的问题,pytorch 0.2以上的版本已经提供了torch.optim.lr_scheduler的一些函数来解决这个问题. 我在迭代的时候使用的是下面的方法. classtorch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1) >>> # Assuming optimizer uses lr = 0.05 for all group…

PyTorch 原文: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 参考文章: https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8665344.html https://blog.csdn.net/shaopeng568/article/details/95205345 https://blog.csdn.net/yuyangyg/article/details/8001857…

https://blog.csdn.net/xiaotao_1/article/details/78874336 如果learning rate很大,算法会在局部最优点附近来回跳动,不会收敛: 如果learning rate太小,算法每步的移动距离很短,就会导致算法收敛速度很慢. 所以我们可以先设置一个比较大的学习率,随着迭代次数的增加慢慢降低它.mxnet中有现成的类class,我们可以直接引用. 这里有三种mxnet.lr_scheduler. 第一种是: mxnet.lr_schedule…

一.安装环境 宿主机=> win7,虚拟机 centos => 系统版本:centos-release-7-5.1804.el7.centos.x86_64 二.PHP下载 官网 http://www.php.net/downloads.php 下载 php-7.3.0.tar.bz2 至 /usr/local/src 目录下 解压并移动至 /usr/local/下,重命名为php7 [root@bogon src]# .tar.bz2 [root@bogon src]# /usr/local…