tensorflow在訓練過程中逐步減少學習率
# 宣告學習率為不可訓練
learning_rate = tf.Variable(float(learning_rate), trainable=False, dtype=tf.float32)
# 學習率遞減操作,這裡表示每次學習率變成上一次的0.9倍
learning_rate_decay_op = learning_rate.assign(learning_rate * 0.9)
#訓練過程中根據loss情況來執行學習率遞減操作
if ....: #這裡設定一個需要衰減學習率的條件
sess.run(learning_rate_decay_op)相關推薦
tensorflow在訓練過程中逐步減少學習率
# 宣告學習率為不可訓練 learning_rate = tf.Variable(float(learning_rate), trainable=False, dtype=tf.float32) #
TensorFlow之tf.nn.dropout()：防止模型訓練過程中的過擬合問題
AC -- 輸出 array 全連接 spa () 激活 odin 一：適用範圍： tf.nn.dropout是TensorFlow裏面為了防止或減輕過擬合而使用的函數，它一般用在全連接層 二：原理： dropout就是在不同的訓練過程中隨機扔掉一部分神經元。也就是
訓練過程中使用學習率衰減
隨機梯度下降演算法的效能與學習率有著直接的關係，這是因為學習率決定了引數移動到最優值時的速度。如果學習率過大很可能會越過最優值，如果學習率過小，優化的效率可能過低，收斂時間極長。那麼一個很好的解決方案就是學習率衰減——即學習率隨著訓練的進行逐漸衰減。 在訓練過程開始時，使用較大的學習率，這樣就能
Tensorflow GPU訓練過程中遇到的問題總結
錯誤型別：CUDA_ERROE_OUT_OF_MEMORYGPU的全部memory資源不能全部都申請，可以通過修改引數來解決：在session定義前增加config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)#最多佔gpu資源的70
DeepLearning tutorial（2）機器學習演算法在訓練過程中儲存引數
分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！
在訓練過程中加入Dropout
Dropout是在訓練過程中，隨機地忽略部分神經元——也就是說，在正向傳播的過程中，這些被忽略的神經元對下游神經元的貢獻效果暫時消失，在反向傳播中，這些神經元也不會有任何權值的更新。 Dropout的思想的出現，主要是為了解決過擬合的問題。雖然說採用組合方法，也就是訓練多個模型，能夠在一定程度上
Tensorflow 實踐過程中的坑
1. dynamic-run函式的sequence_length引數 這個引數很重要的，尤其是當填充後的序列特別長，超過30後，一定要指定這個sequence_length告訴網路序列的真實有效長度，否則rnn在處理長序列的時候一定會出現梯度爆炸或消失的問題。 參考資料：https:
SSD訓練過程中出現問題總結
Check failed: 0 == bottom[0]->count() % explicit_count (0 vs. 60) bottom count (209472) must be divisible by the product of the spe
caffe訓練過程中的視覺化
import matplotlib.pyplot as plt import caffe caffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu() # 使用SGDSolver，即隨機梯度下降演算法 solver = caffe
caffe訓練過程中，訓練中斷之後，如何接著訓練？
zxw.sh /home/tyn/Downloads/center_loss_caffe/build/tools/caffe train -solver face_solver.prototxt --snapshot=center_loss_model_iter_9000
機器學習torch程式碼訓練過程中常見bug解決經驗
1.out of memory THCudaCheck FAIL file=/tmp/luarocks_cutorch-scm-1-3726/cutorch/lib/THC/generic/THCStorage.cu line=66 error=2 : out of
解決Caffe訓練過程中loss不變問題
1.loss等於87.33不變 loss等於87.33這個問題是在對Inception-V3網路不管是fine-tuning還是train的時候遇到的，無論網路迭代多少次，網路的loss一直保持恆定。 查閱相關資料以後發現是由於loss的最大值由FL
YOLO訓練視覺化訓練過程中的中間引數-解析
等待訓練結束後（有時還沒等結束模型就開始發散了），因此需要檢測各項指標（如loss）是否達到了我們期望的數值，如果沒有，要分析為什麼。視覺化訓練過程的中間引數可以幫助我們分析問題。 視覺化中間引數需要用到訓練時儲存的log檔案： ./darknet detec
理解YOLOv2訓練過程中輸出引數含義
最近有人問起在YOLOv2訓練過程中輸出在終端的不同的引數分別代表什麼含義，如何去理解這些引數？本篇文章中我將嘗試著去回答這個有趣的問題。剛好現在我正在訓練一個YOLOv2模型，拿這個真實的例子來討論再合適不過了，下邊是我訓練中使用的 .cfg 檔案（你可以在cfg資料夾下找
caffe訓練過程中出現的錯誤
前兩天又在伺服器上裝了一遍caffe系統，遇到的錯誤。。。。真的想噴幾口老血 決定將之後遇到的caffe訓練過程中的錯誤記錄下來，防止一遍一遍又一遍的百度， 1、 Check failed: top_shape[j] == bottom[i]->sha
寫給程式設計師的機器學習入門 (四) - 訓練過程中常用的技巧
這篇將會著重介紹使用 pytorch 進行機器學習訓練過程中的一些常見技巧，掌握它們可以讓你事半功倍。 使用的程式碼大部分會基於上一篇最後一個例子，即根據碼農條件預測工資
在訓練的過程中降低學習率
moni 常常 itl monitor steps 形式 spa AC 結果 隨著學習的進行，深度學習的學習速率逐步下降 為什麽比 固定的學習速率 得到的結果更加準確？如上圖所示，曲線代表損失值，小球一開始位於(1)處，假設學習速率設置為 △ v，那麽根據梯度下降，損失
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TensorFlow實戰中AlexNet卷積神經網路的訓練 01 出錯 TypeError: as_default() missing 1 required positional argument: 'self' 經過百度、谷歌的雙重查詢，沒找到就具體原因。後面去TensorFlow官方文件中發現，tf
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TensorFlow遊樂場是一個通過網頁瀏覽器就可以訓練簡單神經網路。並實現了視覺化訓練過程的工具。遊樂場地址為http://playground.tensorflow.org/ 一、TensorFlow遊樂園引數介紹&nb
訓練過程--學習率與權重衰減
學習率 主要是兩個方面：學習率的初始化和學習率的更新 梯度更新的步長就是學習率 學習率初始化 1）ReLu的線性不飽和啟用端著相對於Tanh的雙飽和端（經驗規則0.1），肯定要降量級。 2）b的學習率一般為w的兩倍； 例如Caffe和Alex給的Mod