def noam_scheme(global_step, num_warmup_steps, num_train_steps, init_lr, warmup=True): """ decay learning rate if warmup > global step, the learning rate will be global_step/num_warmup_steps * init_lr if warmup < global step, the lear

论文解读:Radam:ON THE VARIANCE OF THE ADAPTIVE LEARNING RATE AND BEYOND 1,目的 想找到一个比较好的优化器,能够在收敛速度和收敛的效果上都比较号. 目前sgd收敛较好,但是慢. adam收敛快,但是容易收敛到局部解. 常用解决adam收敛问题的方法是,自适应启动方法. 2,adam方法的问题 adam在训练的初期,学习率的方差较大. 根本原因是因为缺少数据,导致方差大. 学习率的方差大,本质上自适应率的方差大. 可以控制自适应率的方

什么是warmup 热身,在刚刚开始训练时以很小的学习率进行训练,使得网络熟悉数据,随着训练的进行学习率慢慢变大,到了一定程度,以设置的初始学习率进行训练,接着过了一些inter后,学习率再慢慢变小: 学习率变化:上升--平稳--下降 为什么用warmup 有助于减缓模型在初始阶段对mini-bat

http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2010/12/21/1913199.html 有些web应用在可以处理用户访问之前,需要装载很多的数据,或做一些花费很大的初始化处理.今天使用 ASP.NET 的开发人员经常使用应用的Global.asax  文件中的 “Application_Start”事件处理函数来做这些工作(该事件是在第一个请求执行时触发的).他们要么设计定制脚本,周期性地向应用发假的请求,来“唤醒它(wake it up)”,从而在客户访问

问题描述 SharePoint Server是一个易于使用的协作平台,目前在越来越多的企业中被应用开来.SharePoint Server是通过网站的形式向最终用户提供服务的,而这个网站是基于ASP.NET 的技术实现的.由于ASP.NET技术的特点,网站启动之后,页面在第一个用户第一次访问的时候,会需要进行所谓的JIT 编译,而这个时间,对于该用户来说,可能会显得有点长.这也是大家普遍反映的问题,为什么第一次要比较慢,而以后就较快了. 另外,由于ASP.NET网站会使用到应用程序池的技术,而应

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4710 Balls Rearrangement Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 735    Accepted Submission(s): 305 Problem Description Bob has N balls and A b

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4708 Rotation Lock Puzzle Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description Alice was felling into a cave. She found a strange door with a number square m

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4715 Difference Between Primes Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description All you know Goldbach conjecture.That is to say, Every even integer great

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4712 Hamming Distance Time Limit: 6000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65535 K (Java/Others) Total Submission(s): 1610    Accepted Submission(s): 630 Problem Description (From wikipedia) For bina

hduoj 4706 Children's Day 2013 ACM/ICPC Asia Regional Online —— Warmup Herding Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2005    Accepted Submission(s): 563 Problem Description Little Joh

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4707 Pet Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description One day, Lin Ji wake up in the morning and found that his pethamster escaped. He searched in th

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4706 Children's Day Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)     Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description Today is Children's Day. Some children ask you to output a big letter 'N'. 'N' is c

1.Wind 小工具,一个绘制箭头Gizmos的脚本 2.TubeLight柱形光照 蛮NB的技术,实现动态柱状光照,但相机必须挂上PostProcessing 默认场景拖出来之后是这样的,然后给相机挂上PostProcessing或者直接从Adam里把相机拖过来 此时就可以看见效果了 还可以设置ShadowPlane,控制光照的扩散 比如这里就约束了底部扩散,你可以直接改生成出来的Shadow Plane坐标和旋转,来控制它. 3.Area Light区域光照 和TubeLight一样,相机需

这么简单的题目搞了我那么久,森森感觉自己菜的不行....哎,努力吧少年,BXS已经全国第二了. 嗯,废话不说,这道题目来自实验吧的"warmup",附上链接 http://www.shiyanbar.com/ctf/73 开始下载出来了两个文件.一个是.pub还有一个是TXT,打开后发现了什么Public Key,然后隐隐约约记得曾经在哪里见过类似的文件,后来发现这是用"openssl"加密过的一段密码,然后把这个东西.pub文件扔到了kali下,直接用命令去跑(这

Optimization Algorithms优化算法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 动量梯度下降法(Momentum) 另一种成本函数优化算法,优化速度一般快于标准的梯度下降算法. 基本思想:计算梯度的指数加权平均数并利用该梯度更新你的权重 假设图中是你的成本函数,你需要优化你的成本函数函数形象如图所示.其中红点所示就是你的最低点.使用常规的梯度下降方法会有摆动这种波动减缓了你训练模型的速度,不利于使用较大的学习率,如果学习率使用过大则可能会偏离函数的范围.为

一.Momentum 1. 计算dw.db. 2. 定义v_db.v_dw \[ v_{dw}=\beta v_{dw}+(1-\beta)dw \] \[ v_{db}=\beta v_{db}+(1-\beta)db \] 3. 更新dw.db \[ dw=w-\alpha v_{dw} \] \[ db=b-\alpha v_{db} \] 二.RMSprop 1. 计算dw.db. 2. 定义s_db.s_dw (这里的平方是元素级的) \[ s_{dw}=\beta s_{dw}+(1

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

Heroku是业内知名的云应用平台,从对外提供服务以来,他们已经有上百万应用的托管和运营经验.前不久,创始人Adam Wiggins根据这些经验,发布了一个“十二要素应用宣言(The Twelve-Factor App)”,该宣言由国内工作于安居客的程序员梁山将其翻译为中文,InfoQ中文站摘录如下. 十二要素应用宣言 简介: 如今,软件通常会作为一种服务来交付,它们被称为网络应用程序,或“软件即服务”(SaaS).“十二要素应用程序”(12-Factor App)为构建如下的SaaS应用提供了

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 Adam,常用优化器之一 大多数情况下,adma速度较快,达到较优值迭代周期较少, 一般比SGD效果好 CNN应用于手写识别 import numpy as np from keras.datasets import mnist #将会从网络下载mnist数据集 from keras.utils import np_u