3.1 学习率（learning rate）的选择

时间 2019-12-06

标签 3.1 学习 learning rate 选择繁體版

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文章目录 1. 什么是学习率 2. 学习率指数衰减机制 3. 实例解析 4. 总结 1. 什么是学习率调参的第一步是知道这个参数是什么，它的变化对模型有什么影响。（1）要理解学习率是什么，首先得弄明白神经网络参数更新的机制-梯度降低+反向传播。参考资料：https://www.cnblogs.com/softzrp/p/6718909.html。总结一句话：将输出偏差反向传播给网络参数，以此

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1. 学习率（learning rate）
2. 深度学习: 学习率 (learning rate)
3. 机器学习之学习率 Learning Rate
4. Adam和学习率衰减（learning rate decay）
5. 3.1tensorflow参数调整-学习率（learning rate）
6. 深度学习：学习率learning rate 的设定规律
7. Deep learning II - II Optimization algorithms - learning rate decay 学习速率衰减
8. 机器学习（二）- learning rate
9. 学习率(Learning rate)的理解以及如何调整学习率
10. 在BEGAN中有关学习率（Learning Rate）的调整_笔记
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