文件名称:
keras学习率余弦退火CosineAnnealing
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文件大小: 186kb
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上传时间: 2021-01-06
详细说明：keras学习率余弦退火CosineAnnealing1.引言2.余弦退火的原理3.keras实现
1.引言
当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型不会超调且尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosine annealing）可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。
在论文Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts中介绍主要介绍了带重启的随机梯度下
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