5. 余弦退火学习率调度器(CosineAnnealingLR) 余弦退火学习率调度器(CosineAnnealingLR)是一种非常有效的方法,它通过模拟退火过程中温度的降低来调整学习率。具体来说: 开始时:学习率开始较高,有助于模型快速下降到损失较低的区域。 周期中期:随着周期数的增加,学习率逐渐降低,减少学习速率,有助于模型在损失较低的...
b=np.zeros((1,K)) step_size=1e-0#学习率为1时,准确率0.47step_size=1e-1#学习率为0.1时,准确率0.75#step_size=1e-2 #学习率为0.01时,准确率0.63#step_size=1e-6 #学习率为1e-6时,准确率0.38reg=1e-3num_examples=X.shape[0]foriinrange(2000): scores= np.dot(X,W)+b exp_score=...
深度循环网络 num_hiddens=256 num_epochs, num_steps, batch_size, lr, clipping_theta = 160, 35, 32, 1e2, 1e-2 pred_period, pred_len, prefixes = 40, 50, ['分开', '不分开'] lr = 1e-2 # 注意调整学习率 gru_layer = nn.LSTM(input_size=vocab_size, hidden_size=num_hiddens,num_...
《学习迁移》 我们可以通过Pytorch、Git等途径获得别人用其他数据集训练好的模型,我们可以利用他们训练好的模型,微调一下来跑自己的任务 本项目是迁移Pytorch上的ResNet18,该模型是用ImageNet数据集训练的,ImageNet数据集包含了1000个不同的图像类,我们尝试用该模型来分类蚂蚁和蜜蜂(这两个类ImageNet数据集并不包含)...
Kailash Ahirwar,Mate Lab 联合创始人,Github的一位资深作者,也是一位活雷锋,近日在其Github个人主页上发表了一个机器学习/深度学习的代码速查表,包括: Keras Numpy Scipy Pandas Scikit-learn Matplotlib 五大工具库常用代码,以及 Neural Networks Zoo——27种神经网络图概览。
本节一是主要复习RNN模型的计算逻辑,与MLP的区别,以及RNN的特点,与缺陷和解决方法(梯度剪裁),接着以文本数据集为训练样本,从零开始代码实现RNN预测模型,与借助深度学习框架的简洁实现。二是学习 门控循环单元(GRU),构造重置门(reset gate)和 更新门(update gate)的结构,以及计算候选隐藏状态,与隐藏状态。GRU模型...
作为深度学习的初学者，读代码是困难但必要的工作。掌握快速阅读一整套代码的能力在后续的科研工作中是必...
在Jupyter notebook上执行上图的代码。 m是系数，b是预测常数，XY坐标表示彗星的位置，因此函数的目标是找到某一特定m和b的组合，使得误差尽可能地小。这也是深度学习的核心思想：给定输入和期望输出，寻找两者之间的关联性。梯度下降 勒让德的方法是在误差函数中寻找特定组合的m和b，确定误差的最小值，但这一方法...
# 学习率每隔10轮,变为原来的0.1 lr_scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 定义训练函数 def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): loss, current, n = 0.0, 0.0, 0 for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): ...
这句代码的意思是说要将ConvLayer的实例（对象）self，转化为它的父类对象，也就是torch.nn.Module，...