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精确度和损失不随RMSprop优化器而改变

RMSprop优化器是一种常用的梯度下降算法，用于训练神经网络模型。它在优化过程中可以自适应地调整每个参数的学习率，以更好地适应不同参数的特性，提高训练的效果。

精确度和损失是在训练神经网络模型时常用的评估指标。精确度是指模型在预测时的准确率，即预测结果与真实标签的匹配程度。损失是指模型在训练过程中的误差，常用的损失函数有均方误差、交叉熵等。

RMSprop优化器的使用不会直接改变精确度和损失的计算方式，而是通过调整学习率来影响模型的训练效果。具体来说，RMSprop优化器会根据梯度的平方和的移动平均值来调整每个参数的学习率，使得参数更新更加平稳。这样可以避免梯度下降过大导致的震荡现象，并加快模型的收敛速度。

对于精确度和损失这两个评估指标，RMSprop优化器可以通过提高模型的收敛速度来间接地改善精确度，并减小损失。然而，并不能保证RMSprop优化器在所有情况下都能取得最优的训练效果，因为优化器的选择往往需要根据具体的问题和数据集来进行调优。

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调参心得：超参数优化之旅

每次试验都是一个学习更多（深度学习的）实践经验和技术（比如Keras）的机会。不应该因为自动化过程而失去这些机会。另一方面，我们应该移除优化过程中明显多余的部分。...其次，由于在epoch数为100和150的情形下，RMSprop的表现都不怎么好，所以我们将在下一回合的试验中移除RMSprop。...接下来让我们看下训练损失和验证损失。 ? 这比训练精确度和验证精确度的回归分析看起来还要漂亮。在最后一回合，我将增加epoch数（之前提到，第三回合的增加太保守）。另外，我还会增加batch尺寸。...主要是测度方面的原因；首先定制一个测度，然后使用及早停止，效果比较好（而不是直接使用val_acc或val_loss）。虽然这么说，但对超参数优化而言，及早停止和回调其实是很强大的方法。...另外我还想分享下精确度熵和损失熵（基于验证/训练精确度、验证/训练损失的KL散度），它们是一种有效评估过拟合的方法（因此也是间接评估概括性的方法）。 ?

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基于TensorFlow的比较研究：神经网络优化算法

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activation='relu')) # 第三层，激活函数为逻辑回归的sigmoid函数 model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # 配置优化器和损失函数...# 优化器其实就是对模型参数进行学习的方法 # 同时kersa支持自定义优化器 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy...activation='relu')) # 第三层，激活函数为逻辑回归的sigmoid函数 model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) # 配置优化器和损失函数...# 优化器其实就是对模型参数进行学习的方法 # 同时kersa支持自定义优化器 model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy...结合上述两个图可以看出训练集随着训练的加深，模型的损失和精确度都是往好的方向发展验证集随着训练的加深，模型的表现在不断的下降其实这是过拟合的现象 # 重新训练一个模型 model = models.Sequential

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【动手学深度学习】深入浅出深度学习之RMSProp算法的设计与实现

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基于keras中的回调函数用法说明

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机器学习学习笔记（22）深度模型中的优化

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深度学习——各种优化器算法Optimizer详解

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