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学习率、损失和批量大小

学习率（Learning Rate）是指机器学习中用来控制模型参数更新步长的超参数，它决定了在每次参数更新时的调整幅度。学习率通常是一个小的正数，在优化算法中起到平衡模型收敛速度和准确性的作用。较小的学习率可以使模型更准确地收敛，但训练时间可能会较长；较大的学习率可能会导致模型收敛不稳定甚至无法收敛。

损失（Loss）是用于衡量模型在训练过程中预测值与真实值之间的差距的指标。损失函数的选择根据具体的机器学习任务而定，常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失函数等。通过最小化损失函数，可以使模型更准确地拟合训练数据。

批量大小（Batch Size）是指在训练过程中每次迭代更新模型参数时所使用的样本数目。在深度学习中，由于数据量庞大，通常将数据集划分为多个小批量进行训练。较小的批量大小可以提高模型的收敛速度，但可能会增加噪声的影响；较大的批量大小可以减少参数更新的方差，但训练速度可能会变慢。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（AI Lab）：提供了丰富的机器学习模型和算法库，可用于训练和部署机器学习模型。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云深度学习平台（DLF）：提供了深度学习模型训练和推理的完整生态系统，支持多种深度学习框架。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/dlf
腾讯云数据工场（DataWorks）：提供数据开发、数据集成、数据建模等一体化数据管理服务，可用于支持机器学习模型训练的数据处理。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/dc
腾讯云弹性计算（CVM）：提供了多种规格和配置的虚拟机实例，可用于运行训练和推理的模型。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm

以上是腾讯云相关产品的简要介绍，可根据具体需求进一步了解和选择适合的产品。

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构建自己的ChatGPT：从零开始构建个性化语言模型

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深度学习入门：理解神经网络和实践

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【论文复现】基于CGAN的手写数字生成实验——模型改进

（二）learning rate a) Adam优化器学习率太小，收敛速度慢，也可能会陷入局部最优点；学习率太大，loss振动幅度大，模型难以收敛； b) Adam权重衰减改善模型训练效果不明显，却加大了训练时间...而仅对生成器进行批量归一化生成图片质量很好，且收敛速度更快：（二） Batch Normalization_batch 批量归一化可以使模型更快速地学习数据分布，减缓训练过程中的振荡，加快模型的收敛过程...（三） RAdam Rectified Adam能根据方差分散度，动态地打开或者关闭自适应学习率，提供了一种不需要可调参数学习率预热的方法。 ...nn.Tanh() # Hyperbolic tangent activation function for mapping output to [-1, 1] ) （五） G与D使用不同的学习率... 本实验lr_g = lr_d, 若尝试不同学习率，或许能加速模型收敛，由于时间因素，尚未进行实验。

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LLM-MDE，多模态框架，通过语言理解深度，可以从单目图像中理解深度！

关键的超参数设置如下： Patch 大小为16，训练分辨率为224，丢弃率为0.1，批处理大小为16，使用AdamW优化器，初始学习率为。...此外，作者将学习率应用为余弦退火策略，以防止过拟合。作者严格遵循Ranftl等人[10]提出的实验协议。...作者采用了一种控制变量法，调整了LoRA ViT和LoRA LLM的Alpha和Rank参数，以及批大小和学习率，来研究它们对模型准确性的影响。...方案2和3揭示，参数调整自由度过大破坏了训练稳定性，增加了损失和噪声。方案3、5和8表明，较小的批量大小降低了训练稳定性和预测准确性，增加了损失。...然而，如方案8所示，对于小数据集来说，非常大的批量大小也可能损害准确性。 IV Conclusions 论文总结如下，本文介绍了LLM-MDE，一种多模态框架，能够通过语言理解来解释深度。

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无源RFID固定资产管理解决方案

借助条码/二维码标签技术能够提高盘点效率，减少差错率，但仍需一一扫码，无法实现批量盘点。如果每季度或者每月盘点一次的话，总体盘点耗时还是较长。...易点易动固定资产系统支持无源RFID标签相比纸的标签纸，RFID电子标签既可以支持在标签表面打印二维码/条形码，也支持RFID射频感应，即使标签表面的二维码或者条形码由于物损或者磨损无法识别时，也可以使用...易点易动固定资产系统支持RFID快速批量盘点为企业的固定资产如电脑、设备，服务器等粘贴RFID电子标签，通过安装在RFID手持终端上的易点易动固定资产APP，可创建盘点单，然后选择区域后，可在一分钟内快速批量读取距离手持终端...RFID电子标签种类多为解决金属干扰和易用粘贴可选择柔性抗金属标签；亦可根据资产大小规格不同选择粘附标签或吊牌标签、耐高温标签、防拆标签等。...RFID标签打印机支持普通RFID标签和柔性抗金属标签的批量法卡和打印，同时支持打印条形码、二维码等信息。

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Tensorflow入门教程（四十五）——SAUNet

其具有高空间分辨率，无电离辐射，相比核医学成像模式，具有多个优势，例如计算机断层扫描，正电子发射断层扫描（PET）和单光子发射计算机断层扫描（SPECT）。...（2）、空间和通道注意路径的使用，在U-Net的每个分辨率下解码器模块中用来对模型学习的特征进行可解释性。 2、SAUNet结构提出新的可解释的图像分割网络叫形状注意力Unet（SAUNet）。...采用深监督方法来对金标准形状边界和预测形状边界进行损计算，损失函数采用二值交叉熵。该模型的目标是正确地学习类别的形状。...2.2、双注意力编码模块解码器模块将通过跳跃连接的编码器的特征图与较低分辨率的上下文信息和空间信息的解码器块的特征图融合在一起。...双任务损失由分割损失和形状边界损失构成——分割交叉熵损失，分割dice损失和二值交叉熵形状边界损失加权系数和。 3、实验设置与结果对比 3.1、训练数据采用的是SUN09和AC17分割数据集。

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调试神经网络的清单

批量大小（技术上称为mini-batch） - 您希望批量大到足以准确估计误差梯度，但小到足以使mini-batch随机梯度下降(SGD)可以正则化网络。...小的批量大小将会使得学习过程快速收敛，但可能会以增加噪声为代价，并可能导致优化困难。...学习率 - 学习率太低会导致收敛缓慢或陷入局部最小值的风险，而学习率太大会导致优化发散，因为存在跳过损失函数更深、但更窄部分的风险。可以考虑进行学习速率调度，在训练过程时降低学习速率。...CS231n课程有很多关于实现退火学习率的不同技术。...如CS231n课程中所讲的：通常情况是，损失函数是数据损失和正则化损失的总和（例如，权重上的L2惩罚）。

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学界 | 深度神经网络的分布式训练概述：常用方法和技巧全面总结

但是在实践中，使用大批量会导致发散问题或「泛化差距」，即网络的测试准确度有时会低于在更小批量上训练的模型。最近的一些研究通过与批量大小成比例地调整学习率而实现了在大批量上的训练。...实验发现，增加批量大小就相当于降低学习率 [11]，而使用大批量进行训练还有一个额外的好处，即在训练中所要更新的总参数更少。...通过将批量大小增大为 8096，以及使用线性学习率调整，已经能在一小时内完成在 ImageNet [12] 上的训练了 [9]。...图 3：Raft 算法 9 调整批量大小在实际训练深度神经网络时，学习率会随着训练经过多个 epoch 后而缓慢逐渐减小。...图 4：衰减学习率与增大批量大小 [11] 10 张量融合对于 ResNet 等某些常见的模型，研究者已经观察到为梯度计算的张量的大小是相当小的。

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TensorBoard ，PIL 和 OpenCV 在深度学习中的应用

2.跟踪和可视化指标（metrics）如损失和准确率随时间的变化。 3.显示图像数据、音频数据和其他数据类型。 4.查看训练过程中生成的直方图、分布和统计信息等。...TensorBoard 页面功能 TensorBoard页面的功能包括： Scalars（标量）：用于显示指标随时间的变化，如损失和准确率。...机器学习集成： OpenCV 与机器学习的集成能力较强，支持主流的机器学习库（如 TensorFlow、PyTorch），可以进行图像分类、图像分割、人脸识别等任务。...基本图像操作：包括图像的裁剪、调整大小、旋转、镜像等基本的几何变换和操作。图像增强：提供了各种图像增强技术，如锐化、模糊、边缘增强、颜色增强等，以改善图像质量或凸显特定特征。...支持批量处理：可以轻松地批量处理图像文件，进行相同或类似的操作，提高处理效率。跨平台： PIL 可以在多个平台上运行，并且易于安装和使用，适合不同应用场景的图像处理需求。

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