在使用梯度下降最小化损失函数时,如果学习率过大会导致问题不能收敛到最优解,学习率过小,虽然可以收敛到最优解,但是需要的迭代次数会大大增加,在Tensorflow中,可以用指数衰减法设置学习率,tf.train.exponential_decay()函数会指数级地减小学习率,这样可以让模型在前期快速接近最优解,在后期不至于有太大的波动,从而更加接近最优解.

目录 1. 指数衰减 2. 分段常数衰减 3. 自然指数衰减 4. 多项式衰减 5. 倒数衰减 6. 余弦衰减 6.1 标准余弦衰减 6.2 重启余弦衰减 6.3 线性余弦噪声 6.4 噪声余弦衰减 Reference   上文深度神经网络中各种优化算法原理及比较中介绍了深度学习中常见的梯度下降优化算法:其中,有一个重要的超参数--学习率\(\alpha\)需要在训练之前指定,学习率设定的重要性不言而喻:过小的学习率会降低网络优化的速度,增加训练时间:而过大的学习率则可能导致最后的结果不会收敛,

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,

  学习率是一个控制每次更新模型权重时响应估计误差而调整模型程度的超参数.学习率选取是一项具有挑战性的工作,学习率设置的非常小可能导致训练过程过长甚至训练进程被卡住,而设置的非常大可能会导致过快学习到次优的权重集合或者训练过程不稳定. 迁移学习 我们使用迁移学习将训练好的机器学习模型应用于不同但相关的任务中.这在深度学习这种使用层级链接的神经网络中非常有效.特别是在计算机视觉任务中,这些网络中的前几层倾向于学习较简单的特征.例如:边缘.梯度特征等. 这是一种在计算机视觉任务中被证实过可以产生更好

import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(y) with tf.Session() as sess: sess.ru

在TensorFlow的优化器中, 都要设置学习率.学习率是在精度和速度之间找到一个平衡: 学习率太大,训练的速度会有提升,但是结果的精度不够,而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况. 学习率太小,精度会有所提升,但是训练的速度慢,耗费较多的时间. 因而我们可以使用退化学习率,又称为衰减学习率.它的作用是在训练的过程中,对学习率的值进行衰减,训练到达一定程度后,使用小的学习率来提高精度. 在TensorFlow中的方法如下:tf.train.exponential_decay(),该方法的参数如下

tensorflow中定义的tf.Variable时,可以通过trainable属性控制这个变量是否可以被优化器更新.但是,tf.Variable的trainable属性是只读的,我们无法动态更改这个只读属性.在定义tf.Variable时,如果指定trainable=True,那么会把这个Variable添加到"可被训练的变量"集合中. 把trainable指定为布尔变量是不管用的,trainable只在定义变量的那一瞬间有用. # trainable只能是bool值,不能是张量 t

原文地址: https://blog.csdn.net/Jamesjjjjj/article/details/83414680 ------------------------------------------------------------------------------------- os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_

用惯了theano.再用tensoflow发现一运行显存就满载了,吓得我吃了一个苹果. 用天朝搜索引擎毛都搜不到,于是FQ找了下问题的解决方法,原来有两种 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...) 按需求增长(theano那种) config = tf.ConfigProto() co

在神经网络中,广泛的使用反向传播和梯度下降算法调整神经网络中参数的取值. 梯度下降和学习率: 假设用 θ 来表示神经网络中的参数, J(θ) 表示在给定参数下训练数据集上损失函数的大小. 那么整个优化过程就是寻找一个参数θ, 使得J(θ) 的值最小, 也就是求J(θ) 的最小值 损失函数J(θ)的梯度 = ∂ J(θ) / ∂ θ 此时定义一个学习率 η 梯度下降法更新参数的公式为: θn+1 = θn - η ( ∂ J(θn) / ∂ θn ) 将这个公式循环的重复下去,θ的值就从高处逐渐向

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

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

上周我们用PaddlePaddle和Tensorflow实现了图像分类,分别用自己手写的一个简单的CNN网络simple_cnn和LeNet-5的CNN网络识别cifar-10数据集.在上周的实验表现中,经过200次迭代后的LeNet-5的准确率为60%左右,这个结果差强人意,毕竟是二十年前写的网络结构,结果简单,层数也很少,这一节中我们讲讲在2012年的Image比赛中大放异彩的AlexNet,并用AlexNet对cifar-10数据进行分类,对比上周的LeNet-5的效果. 什么是AlexN

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结

Tensorflow:1.6.0 优化器(reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628) I:  tf.train.GradientDescentOptimizer  Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器. 梯度下降:(1)标准梯度下降GD(2)批量梯度下降BGD(3)随机梯度下降SGD (1)标准梯度下降:学习训练的模型参数为W,代价函数为J(W),则代价函数关于模型参数的偏导数即相关

目录 第1章 深度学习简介 第2章 TensorFlow环境搭建 第3章 TensorFlow入门 第4章 深层神经网络   第1章 深度学习简介 对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征

一 TensorFlow安装 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tsnsor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工神经网络中进行分析和处理过程的系统. 下载和安装:https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/6032225

笔记整理者:王小草 笔记整理时间2017年2月24日 原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景 本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手

学习RNN时原理理解起来不难,但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向.现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程. 一.深度学习在自然语言处理中的应用 自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统,主要应用领域: 对话系统 - 聊天机器人(小冰) 情感分析 - 对一段文本进行情感识别(我们一会要做的) 图文映射 - CNN和RNN的融合 机器翻译 - 将一种语言翻译成另一种语言,现在谷歌做的太牛了 语音识别 - 读懂人类的语音,如现在的正火

平台信息:PC:ubuntu18.04.i5.anaconda2.cuda9.0.cudnn7.0.5.tensorflow1.10.GTX1060 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:感谢tensorflow社区,本文是在社区的学习笔记,生成随机的三维数据,之后用平面去拟合. 相关代码: #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 11 19:54:15 2018 @au