decay - 必应词典 美[dɪ'keɪ]英[dɪ'keɪ] v.衰减:腐朽:衰败 n.腐烂:衰退:腐朽 网络衰变:腐败 变形过去分词:decayed:现在分词:decaying:第三人称单数:decays:…

Decay即数组在某些情况下将退化为指针. 测试代码: #include <iostream> #include <typeinfo> template <typename T> void ref (T const& x) { std::cout <<"x in ref(T const&): " << typeid(x).name() << std::endl; } template <typ…

一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen…

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…

参考资料 • cplusplus.com:http://www.cplusplus.com/reference/type_traits/decay/ • cppreference.com:http://en.cppreference.com/w/cpp/types/decay std::decay简介 • 类模板声明 // cplusplus.com template <class T> struct decay; // MS C++ 2013template <class _Ty>…

正则化是为了防止过拟合,因为正则化能降低权重 caffe默认L2正则化 代码讲解的地址:http://alanse7en.github.io/caffedai-ma-jie-xi-4/ 重要的一个回答:https://stats.stackexchange.com/questions/29130/difference-between-neural-net-weight-decay-and-learning-rate 按照这个答主的说法,正则化损失函数,正则化之后的损失函数如下: 这个损失函数求偏…

目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的,然后介绍 Adam 如何更新参数,以及 Adam 如何和学习率衰减结合. 梯度下降法更新参数 梯度下降法参数更新公式: \[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \] 其中,\(\eta\) 是学习率,\(\theta_t\) 是第 \(t\) 轮的参数,\…

#include <type_traits> std::is_same 判断类型是否一致 通过std::is_same即可判断两个类型是否一样,特别在模板里面,在不清楚模板的参数时,此功能可以对一些特定的参数类型进行特殊的处理. std::is_same可以判断两种类似是否一样,那么用在模板里就是利器了,本位一开始提到的那个问题就可以这样写: #include <iostream> template<typename TYPE> typeCheck(TYPE data)…

C++11的模板类型判断--std::is_same和std::decay 问题提出:有一个模板函数,函数在处理int型和double型时需要进行特殊的处理,那么怎么在编译期知道传入的参数的数据类型是int型还是double型呢?  如: #include <iostream> template<typename TYPE> void typeCheck(TYPE data) { //do something check data type //std::cout<<…

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…