拉丹 自适应学习率的方差及超越 我们处于早期版本的Beta中。 期待一些冒险和艰难的边缘。 目录 介绍 如果热身是答案,那么问题是什么? Adam的学习速度预热是在某些情况下(或eps调整)进行稳定训练的必备技巧。 但是基本机制尚不清楚。 在我们的研究中,我们提出一个根本原因是自适应学习率的巨大差异,并提供理论和经验支持证据。 除了解释为什么要使用预热之外,我们还提出RAdam ,这是Adam的理论上合理的变体。 动机 如图1所示,我们假定梯度遵循正态分布(均值:\ mu,方差:1)。 模拟了自适应学习率的方差,并将其绘制在图1中(蓝色曲线)。 我们观察到,在训练的早期阶段,自适应学习率具有很大的差异。 将变压器用于NMT时,通常需要进行预热阶段以避免收敛问题(例如,图2中的Adam-vanilla收敛于500 PPL左右,而Adam-warmup成功收敛于10 PPL以下)。 在进
2022-09-26 17:47:33 650KB optimizer adam warmup adam-optimizer
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为了解决传统BP (Back Propagation)神经网络收敛较慢的问题,通过BP神经网络搭建火点预测模型,采用一种自适应学习率的方法改进BP神经网络,经比较该算法收敛较快,模型输出可达到预期效果.同时利用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的动态可重构技术实现了改进后的神经网络,通过仿真和结果测试,该设计在预测结果的基础上又大大减少了预测时间,为环保预测、检测轨迹规划提供了一定的理论基础.
2022-08-03 16:29:47 1.18MB BP神经网络 FPGA 火点预测 自适应学习率
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自适应学习率调整法 在BP算法中,网络权值的调整取决于学习速率和梯度。在标准BP 算法中,学习速率是不变的。 而在自适应学习率调整法中,通常学习速率的调整准则是:检查权值的修正是否真正降低了误差函数,如果确实如此,则说明所选的学习率小了,可对其增加一个量;若不是则说明产生了过调,那么就应减小学习速率的值。
2022-06-05 17:03:03 2.75MB 算法 matlab
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一种自适应学习率的卷积神经网络模型及应用
2022-03-22 20:33:47 5.12MB 研究论文
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BP网络自适应学习率算法分析_于涛BP网络自适应学习率算法分析_于涛BP网络自适应学习率算法分析_于涛
2019-12-21 20:00:13 2.04MB Bp
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文中描述了三种方法经典BP算法及经过改进够得神经网络动量-自适应学习率BP算法的对比,可以用来借鉴
2019-12-21 19:42:53 279KB BP
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