使用梯度下降法时,确定合适 大小的学习率的最常用的两种 方法是？
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发布时间：2022-03-30 05:27
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时间：2022-03-30 06:57
学习率一般来说是超参数，对于不同样本的体现不同。一般还是试错法，也就是不断实验，找到适合样本的学习率。
如果说还有第二种方法，那大概就是经验法。查找相应类似网络的训练，看人家学习率怎么设的，可以参考一下，同时有一个最基本的就是，一开始想让收敛的快一点，学习率会高一些；在后面已经趋于最优点的时候，要调低学习率，否则可能会在最优点附近震荡。（但是也有可能陷入局部最优什么的，可以考虑用模拟退火或者其他的，用来跳出局部最优点）。
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梯度下降法(SGD)原理解析及其改进优化算法
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梯度下降法的原理
梯度下降法的核心思想是以小见大，即通过每次迭代时只调整一小部分参数，来逐步改善整体性能。这种方法具有简单、易于实现的优点，适用于处理大规模数据集和复杂模型。梯度下降法也存在一些缺点。当目标函数非凸时，可能会陷入局部最优解；当学习率选择不合适时，可能会导致收敛速度过慢或震荡不收敛。在...
梯度下降法的优化分析原理
梯度下降法简介：梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到...
Adam优化器
优化器通过梯度下降法寻找损失函数的最小值。在最原始的梯度下降公式中，学习率作为步长控制着每次参数更新的幅度。然而，在处理复杂优化问题时，梯度震荡问题常常成为阻碍优化过程的瓶颈。SGD梯度下降方法在面对这种情况时表现不佳，容易在山谷区域震荡，导致收敛速度缓慢。为解决梯度震荡问题，引入了动量（...
梯度下降法是什么?
简介 梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化...
