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杜克大学_卷积层计算_tensorflow rnn lstm (回归例子可视化)_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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似于: 在实践中,因为它具有很多可变性,我们无法对ios功能进行欺骗。因此,要知道我们陷入了超调之中,我们就不得不考虑计算时间的精髓,我们可以通过在ios上使用tf .scalar_summary在Tensorboard中获得时间。 这就是良好行为表现应随时间减少的原因,表明学习率很高: 蓝线是Tensorboard图表,红线表示损失的趋势线。 这是超调时的样子: 您应该通过调整学习率来进行游戏,使其足够小以至于不会过冲,但又要足够大以使其迅速衰减,因此您可以使用更少的周期来更快地学习。 除了学习率,其他问题也会影响算法中的梯度下降。损失函数中包含局部最优值。回到玩具示例损失函数图,如果我们的初始权重接近损失函数的右侧“谷”,那么该算法将起作用: 该算法将找到山谷,然后停止,因为它将认为这是最佳值所在的位置。梯度在所有最小值中的值为0。该算法无法区分是在函数的绝对最小值,全局最小值还是仅在邻近邻域中是最佳值的局部最小值处停止。 我们尝试通过使用随机值初始化权重来与之抗衡。请记住,权重的第一个值是手动设置的。通过使用随机值,我们提高了从全局最小值开始下降的机会。 在像我
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