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复旦大学_cudnn_张量数据类型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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= [-0.86169094] 损失= [[0.05427232]] 步骤#1400 A = [-1.08486211] 损失= [[0.04099189]] HQW it WQrkS… 作为回顾,对于两个示例,我们都进行了以下操作: 创建了数据。 初始化的占位符和变量。 创建了损失函数。 定义了一个优化算法。 最后,迭代随机数据样本以迭代方式更新变量。 TenSorFlow方法 还有更多… 前面我们已经提到,优化算法对学习速率的选择很敏感。重要的是,以简洁的方式总结此选择的效果: 学习率规模优势/劣势使用 较小的学习速度收敛速度较慢但结果更准确。如果解决方案不稳定,请先尝试降低学习率。 更高的学习速度精度较低,但收敛速度更快。对于某些问题,有助于防止解决方案停滞。 有时,标准梯度下降算法可能会卡住或显着降低速度。当优化卡在鞍座的平坦位置时,可能会发生这种情况。为了解决这个问题,还有另一种算法考虑了动量项,它加上了前一步的梯度下降值的一小部分。TensorFlow内置了MomentumOptimizer()函数。 另一个变体是更改模型中每个变量的优化
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