包括： 大多数keras优化器都内置了学习率衰减方案 阶梯型（step-based）衰减的学习率方案 线性学习率衰减方案 多项式学习率方案 我们将使用这些学习率方案在CIFAR-10上进行多个实验，并评估哪一个表现的最好...将阶梯型（step-based）衰减应用于我们的学习率时，我们有两种选择： 定义一个方程，用来模拟我们希望实现的分段下降学习率。 使用ctrl + c方法来训练深度神经网络。...使用这些方法，我们的学习率在固定数量的时期内衰减为零。 学习率衰减的速率基于多项式函数的参数。多项式的较小指数/幂将导致学习速率“更慢”地衰减，而较大的指数会“更快地”衰减学习速率。...，方案示将使用线性学习率衰减 “poly”：使用power=5的多项式衰减 在你复制本教程中的实验结果后，请务必重新访问第7-19行并插入你自己的其他elif语句，以便你可以运行自己的一些实验！...图7 使用Keras进行基于多项式的学习率衰减结果 图7（左）显示了我们的学习率现在根据我们的多项式函数衰减的事实，而图7（右）绘制了我们的训练历史。 这次我们获得约~86％的准确率。
多步长衰减：学习率在指定的区间内保持不变，在区间的右侧值进行一次衰减，可以使用 torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR 类来实现，需要指定优化器、区间列表和衰减比例。...1、指数衰减 指数衰减是一种常用的学习率调整策略，其主要思想是在每个训练周期（epoch）结束时，将当前学习率乘以一个固定的衰减系数（gamma），从而实现学习率的指数衰减。...这种策略的衰减速度是均匀的，不会随着训练的进行而改变。 指数衰减：在每个训练周期（或epoch）结束时，学习率会乘以一个固定的衰减系数，从而实现学习率的指数衰减。...3、多步长衰减 多步长衰减是一种学习率调整策略，它在指定的训练周期（或epoch）达到预设的里程碑时，将学习率减少为原来的一定比例。这种策略可以在模型训练的关键阶段动态调整学习率。...这样，当调用 optimizer.step() 时，第一层的参数会使用学习率0.01进行更新，第二层的参数会使用学习率0.001进行更新。 参考：深度图学习与大模型LLM
该网络具有一个具有1个输入的可见层，一个具有4个LSTM块或神经元的隐藏层以及一个进行单个值预测的输出层。默认的Sigmoid激活功能用于LSTM模块。该网络训练了100个时期。...使用窗口方法进行回归的LSTM我们还可以使用多个最近的时间步长来预测下一个时间步长。这称为窗口，窗口的大小是可以针对每个问题进行调整的参数。...像上面的窗口示例一样，我们可以将时间序列中的先前时间作为输入，以预测下一时间的输出。我们可以将它们用作一个输入函数的时间步长，而不是将过去的观察结果作为单独的输入函数，这确实是问题的更准确框架。...最后，在构造LSTM层时， 必须将有状态参数设置为 True ，我们对批处理中的样本数量，样本中的时间步长以及一次中的特征数量进行编码。通过设置 batch_input_shape 参数。...该模型可能需要更多模块，并且可能需要针对更多时期进行训练。批次之间具有内存的堆叠式LSTM最后，我们将看看LSTM的一大优势：事实上，将LSTM堆叠到深度网络体系结构中就可以对其进行成功的训练。
为什么使用VGG进行迁移学习？ VGG架构因其简单且有效的结构而备受推崇。其使用了多个小的3x3卷积核，并通过堆叠层来增加网络的深度。...迁移学习中常见的超参数调节 在迁移学习中，调节以下超参数对模型的表现至关重要： 3.1 学习率（Learning Rate） 学习率控制了每次权重更新的步长，是深度学习中最重要的超参数之一。...以下是一些常见的学习率调节策略： 初始学习率较小：由于VGG的卷积层已经通过ImageNet数据集学习了丰富的特征，我们不希望在微调时打破这些已有的权重。...通常，初始学习率设置为0.0001或更小。 学习率衰减：随着训练进行，我们可以逐渐减小学习率，以便在训练后期更加细致地优化模型。常见的方法包括指数衰减、分段衰减等。...当使用VGG进行迁移学习时，合适的超参数调节能够显著提高模型性能。通过合理设置学习率、批量大小、优化器以及冻结层数，可以使VGG模型更加适应新任务，提升其效果。
训练策略 2.1 warmup： 训练初期由于离目标较远，一般需要选择大的学习率，但是使用过大的学习率容易导致不稳定性。...所以可以做一个学习率热身阶段，在开始的时候先使用一个较小的学习率，然后当训练过程稳定的时候再把学习率调回去。...： 1.指数衰减 2.固定步长衰减 3.多步长衰减 4.余弦退火衰减 2.3 Label smoothing: one-hot 带来的问题：(容易过度自信，导致过拟合) 对于损失函数，我们需要用预测概率去拟合真实概率...模型选择，模型选择超参 测试方式 1.将所有训练的KFold进行融合 2.最优模型重新训练全部数据后预测 3....3.3 DIoUNMS 在nms过程中采用DIoU的计算方式替换了IoU，由于DIoU的计算考虑到了两框中心点位置的信息，故使用DIoU进行评判的nms效果更符合实际，效果更优。 ?
解决此问题的一种方法是使用在训练运行结束时多个模型的权重平均值。 平均模型权重 学习深度神经网络模型的权重需要解决高维非凸优化问题。...解决此优化问题的一个挑战是，有许多“ 好的 ”解决方案，学习算法可能会反弹而无法稳定。 解决此问题的一种方法是在训练过程即将结束时合并所收集的权重。...在每个训练时期的训练和测试数据集上模型精度的学习曲线 将多个模型保存到文件 模型权重集成的一种方法是在内存中保持模型权重的运行平均值。...我们还可以对模型的贡献进行指数衰减的实验。这要求指定衰减率（α）。下面的示例为指数衰减创建权重，其下降率为2。...运行该示例显示出性能的微小改进，就像在保存的模型的加权平均值中使用线性衰减一样。 测试准确性得分的线图显示了使用指数衰减而不是模型的线性或相等权重的较强稳定效果。 ?
在本文中，我们使用Python的Keras进行实验，尝试两种不同的学习率衰减方法来训练我们的神经网络模型。 本文解决的主要问题： 如何配置和评估连续衰减的学习率规划器。...在本文中统一称为学习率规划器。在每批次的训练结束后，默认情况下学习率规划器将使用相同的学习率更新权重。 在训练过程中，最简单的调整学习率的方法就是让学习率随着时间的推移而不断衰减。...在训练开始时，我们通常使用较大的学习率来让模型快速达到较好的性能，随后通过衰减学习率使模型权重更好地逼近最优的配置。 这就是学习率规划器可以达到更快的速度和更优的性能的原因。...还是像上面一样绘制至epochs=100时的学习率图像： [阶梯式衰减的学习率规划器] 在Keras中，我们可以在model.fit()方法中指定LearningRateScheduler作为回调来实现学习率的梯度下降...因为学习率一般会随着训练批次的增加而降低，所以不妨让学习率从一个较高的水平开始下降。较大的学习率可以使模型在初始训练时权重有更大的变化，有助于后续低学习率调优时收敛至更优的权重范围。
神经网络的学习率决定了梯度的比例因子，因此过高的学习率会导致优化器超过最优值，而学习率过低则会导致训练时间过长。很难找到一个静态的、效果很好的、不变的学习率。...这些调度程序非常有用，允许对网络进行控制，但建议在第一次训练网络时使用ReduceLROnPlateau，因为它更具适应性。...此外，你可以同时使用ReduceLROnPlateau和LearningRateScheduler，例如，使用调度程序硬编码一些学习速率（例如在前10个epoch不更改），同时利用自适应能力，在高原上降低学习率以提升性能...「EarlyStopping」可以非常有助于防止在训练模型时产生额外的冗余运行。冗余运行会导致高昂的计算成本。当网络在给定的时间段内没有得到改善时，网络完成训练并停止使用计算资源。...如果训练模型时突然中断，则不需要完全重新训练模型。
随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。...Adam 算法的提出者描述其为两种随机梯度下降扩展式的优点集合，即： 适应性梯度算法（AdaGrad）为每一个参数保留一个学习率以提升在稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题）上的性能。...均方根传播（RMSProp）基于权重梯度最近量级的均值为每一个参数适应性地保留学习率。这意味着算法在非稳态和在线问题上有很有优秀的性能。...较大的值（如 0.3）在学习率更新前会有更快的初始学习，而较小的值（如 1.0E-5）会令训练收敛到更好的性能。 beta1：一阶矩估计的指数衰减率（如 0.9）。...注意算法的效率可以通过改变计算顺序而得到提升，例如将伪代码最后三行循环语句替代为以下两个： ? 2.1 Adam 的更新规则 Adam 算法更新规则的一个重要特征就是它会很谨慎地选择步长的大小。
该网络具有一个具有1个输入的可见层，一个具有4个LSTM块或神经元的隐藏层以及一个进行单个值预测的输出层。默认的Sigmoid激活功能用于LSTM模块。该网络训练了100个时期。...使用窗口方法进行回归的LSTM 我们还可以使用多个最近的时间步长来预测下一个时间步长。 这称为窗口，窗口的大小是可以针对每个问题进行调整的参数。...像上面的窗口示例一样，我们可以将时间序列中的先前时间作为输入，以预测下一时间的输出。 我们可以将它们用作一个输入函数的时间步长，而不是将过去的观察结果作为单独的输入函数，这确实是问题的更准确框架。...最后，在构造LSTM层时， 必须将有状态参数设置为 True ，我们对批处理中的样本数量，样本中的时间步长以及一次中的特征数量进行编码。通过设置 batch_input_shape 参数。...概要 在本文中，您发现了如何使用Keras深度学习网络开发LSTM递归神经网络，在Python中进行时间序列预测。 ---- ?
卷积滑动步长固定为1；卷积层的空间填充（padding ）模式为保留原空间分辨率，例如3x3的卷积层，padding为1。...学习率初始化为0.01，当验证集准确率不提升时以10倍速率衰减（除以10）。总的来说，学习率会衰减3次，然后训练次数为370K（74代）。...提交后，我们考虑禁用两个最好表现的多尺寸模型（D和E）进行组合，使用密集评估时错误率减少到7.0%，使用密集和多裁剪评估时错误率为6.8%。...作为参考，我们的最佳单一模型错误率为7.1%（E，表5）。 ? 4.5 与业界最好结果的比较 最后，我们在表7与业界最好结果进行了比较。...我们的结果与分类任务的冠军旗鼓相当(GoogLeNet为6.7%的错误率)，并且明显比ILSVRC-2013的冠军Clarifai的表现好得多，它使用外部训练数据时的错误率为11.2%，而不使用外部数据时为
使用完整网络（每个节点的输出权重为 p）对所有 2^n 个 dropout 神经元的样本平均值进行近似计算。Dropout 显著降低了过拟合，同时通过避免在训练数据上的训练节点提高了算法的学习速度。...而动量策略旨在加速学习过程，特别是在具有较高曲率的情况下。动量算法利用先前梯度的指数衰减滑动平均值在该方向上进行回退 [26]。...在经典的动量算法和 Nesterov 中，加速梯度参数更新是对所有参数进行的，并且学习过程中的学习率保持不变。在 Adagrad 中，每次迭代中每个参数使用的都是不同的学习率。 ?...均方根传播（RMSProp）基于权重梯度最近量级的均值为每一个参数适应性地保留学习率。这意味着算法在非稳态和在线问题上有很有优秀的性能。...注意算法的效率可以通过改变计算顺序而得到提升，例如将伪代码最后三行循环语句替代为以下两个： ? 3. Adam 的更新规则 Adam 算法更新规则的一个重要特征就是它会很谨慎地选择步长的大小。
随机梯度下降保持单一的学习率（即 alpha）更新所有的权重，学习率在训练过程中并不会改变。而 Adam 通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计而为不同的参数设计独立的自适应性学习率。...均方根传播（RMSProp）基于权重梯度最近量级的均值为每一个参数适应性地保留学习率。这意味着算法在非稳态和在线问题上有很有优秀的性能。...较大的值（如 0.3）在学习率更新前会有更快的初始学习，而较小的值（如 1.0E-5）会令训练收敛到更好的性能。 beta1：一阶矩估计的指数衰减率（如 0.9）。...注意算法的效率可以通过改变计算顺序而得到提升，例如将伪代码最后三行循环语句替代为以下两个： ? 6.1 Adam的更新规则 Adam 算法更新规则的一个重要特征就是它会很谨慎地选择步长的大小。...否则 ζ 可以保留一个很小的值，这是因为我们应该选择指数衰减率 β1 以令指数移动均值分配很小的权重给梯度。所以初始化均值为零向量就造成了只留下了 (1 − βt^2 ) 项。
余弦LRS中的一个关键超参数是步长，即余弦首次降至最小值时的步长。通常，对于具有预定义训练步长的训练，被设置为总训练步长。一般认为，学习率应该较高，以便进行充分的探索。...如图5所示，在衰减阶段，随着学习率开始下降，损失经历了一个显著的快速下降，并迅速降低到等于或低于在步骤时的余弦学习率调度（Cosine LRS）的水平。...最终损失在五个保留的评估数据集上进行评估。为了潜在地比较模型使用不同分词器时的损失，我们按照Achiam等人（2023年）的方法，使用字节数而不是标记数来计算损失的平均值。...SFT的学习率与退火结束时的学习率保持一致，并且也使用了具有指数衰减的WSD调度器。 6.3、训练数据分布 我们在图11中介绍了我们的训练数据分布。...然而，由于我们在衰减阶段之后继续对模型进行SFT（Supervised Fine-Tuning），我们并没有使用最终的检查点。我们从暗绿色段的最后一个检查点开始微调。
训练结果同样取决于迭代次数、步长数和网络尺寸等参数，图中每条曲线在多个处理器上的训练时间是 24 小时，在做系统性实验时可能并不实用，我们接下来选择 MNIST 数据集进行测试。...这里没有增加任务内容，网络权重只在进行第一个任务之前初始化一次。我们可以用在线的交叉熵损失进行训练，同样继续使用准确率指标衡量持续学习的效果。...在第 10 个任务上的准确率比第 1 个任务好，但在进行第 100 个任务时准确率有所下降，在第 800 个任务上的准确率比第一个还要低。...那在第 800 个任务时准确率为什么会急剧下降呢？ 接下来，我们在更多的任务序列上尝试了不同的步长值，进一步观察它们的学习效果。...图注：PPO 算法在刚开始表现还不错，但随着训练进行性能不断下降，引入 L2 算法以及收缩和扰动算法后会有所缓解。而持续 PPO 算法的表现相对较好，保留了大部分可塑性。
有关设置您的Python环境的帮助，请参阅以下文章： 如何使用Anaconda设置Python环境进行机器学习和深度学习 序列问题描述 问题是一次预测一个序列的值。...在一个时期内，我们可以在每个序列上拟合模型，确保在每个序列之后重置状态。 考虑到问题的简单性，模型不需要长时间的训练; 在这种情况下只需要250个时期。...在运行结束时，每个序列都在预测的上下文中打印。...LSTM使用每个序列的上下文来正确地解决冲突的输入对。 实质上，LSTM能够在3个时间步前的序列开始时记住输入模式，以正确预测序列中的最后一个值。...可以创建新的随机值序列，允许LSTM设计一个通用的解决方案，而不是专门针对本教程中使用的两个序列。 批量学习。在每个时间步骤之后更新LSTM。探索使用批量更新，看看这是否提高了学习。 时期随机化。
的形式被减少 patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发 mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少...epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区” cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作 min_lr：学习率的下限 代码示例如下： from keras.callbacks...6、在验证集的误差不再下降时，如何中断训练？...参数的妙用 （1）查询每隔epoch之后的loss和acc （2）通过LearningRateScheduler实现衰减学习率或自定义衰减学习率 （3）通过EarlyStopping实现中断训练 （4...「冻结」一个层意味着将其排除在训练之外，即其权重将永远不会更新。这在微调模型或使用固定的词向量进行文本输入中很有用。
结果分析：我们观察训练曲线和验证曲线，随着每一个模型提升的方法，都会使训练集误差和验证集准确率有所提升，其中，批正则化技术和 dropout 技术带来的提升非常明显，而如果同时使用这些模型提升技术，会使验证集的准确率从...五、变化的学习率，进一步提升模型性能 在很多关于神经网络的论文中，都采用了变化学习率的技术来提升模型性能，大致的想法是这样的： 首先使用较大的学习率进行训练，观察目标函数值和验证集准确率的收敛曲线。...结果分析：我们观察到，当 10000 个 batch 时，学习率从 0.01 降到 0.001 时，目标函数值有明显的下降，验证集准确率有明显的提升，而当 20000 个 batch 时，学习率从 0.001...这说明，学习率的变化确实能够提升模型的拟合能力，从而提升准确率。学习率在什么时候进行衰减、率减多少也需要进行多次尝试。...由于网络层数加深，误差反传的过程中会使梯度不断地衰减，而通过跨层的直连边，可以使误差在反传的过程中减少衰减，使得深层次的网络可以成功训练，具体的过程可以参见其论文 [7]。
结果分析：我们观察训练曲线和验证曲线，随着每一个模型提升的方法，都会使训练集误差和验证集准确率有所提升，其中，批正则化技术和dropout技术带来的提升非常明显，而如果同时使用这些模型提升技术，会使验证集的准确率从...五、变化的学习率，进一步提升模型性能 在很多关于神经网络的论文中，都采用了变化学习率的技术来提升模型性能，大致的想法是这样的： 首先使用较大的学习率进行训练，观察目标函数值和验证集准确率的收敛曲线。...结果分析：我们观察到，当10000个batch时，学习率从0.01降到0.001时，目标函数值有明显的下降，验证集准确率有明显的提升，而当20000个batch时，学习率从0.001降到0.0005时，...这说明，学习率的变化确实能够提升模型的拟合能力，从而提升准确率。学习率在什么时候进行衰减、率减多少也需要进行多次尝试。一般在模型基本成型之后，使用这种变化的学习率的方法，以获取一定的改进，精益求精。...由于网络层数加深，误差反传的过程中会使梯度不断地衰减，而通过跨层的直连边，可以使误差在反传的过程中减少衰减，使得深层次的网络可以成功训练，具体的过程可以参见其论文[7]。
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