arrayzoneyour.github.io/2018/02/17/在深度学习模型中使用学习率调度器

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在深度学习模型中使用学习率调度器

到目前为止，训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。 随机梯度下降在神经网络的训练中是一个很经典的算法。随机梯度下降和学习率一起决定着神经网络中权重的更新，为了同时保证训练速度和收敛范围，目前最常用的方法就是动态衰减神经网络的学习率（可以保持固定的Batch Size，对训练机器显存的利用和规划有利）。 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



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到目前为止，训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。 随机梯度下降在神经网络的训练中是一个很经典的算法。随机梯度下降和学习率一起决定着神经网络中权重的更新，为了同时保证训练速度和收敛范围，目前最常用的方法就是动态衰减神经网络的学习率（可以保持固定的Batch Size，对训练机器显存的利用和规划有利）。 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



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到目前为止，训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。 随机梯度下降在神经网络的训练中是一个很经典的算法。随机梯度下降和学习率一起决定着神经网络中权重的更新，为了同时保证训练速度和收敛范围，目前最常用的方法就是动态衰减神经网络的学习率（可以保持固定的Batch Size，对训练机器显存的利用和规划有利）。 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

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      到目前为止，训练神经网络和大型的深度学习网络是一个困难的优化问题。 随机梯度下降在神经网络的训练中是一个很经典的算法。随机梯度下降和学习率一起决定着神经网络中权重的更新，为了同时保证训练速度和收敛范围，目前最常用的方法就是动态衰减神经网络的学习率（可以保持固定的Batch Size，对训练机器显存的利用和规划有利）。 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
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