为了进一步增强模型的准确性和学习速率。
通常我们在一开始会选用较大学习率,在经过一定时间后进行衰减。以求在保证准确性的前提下加快训练过程,同时避免陷入局部最优。
相关的方法有多种基于梯度下降衍生的优化算法,针对不同的场景和需求适当选用会有比较好的结果。
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为了进一步增强模型的准确性和学习速率。
通常我们在一开始会选用较大学习率,在经过一定时间后进行衰减。以求在保证准确性的前提下加快训练过程,同时避免陷入局部最优。
相关的方法有多种基于梯度下降衍生的优化算法,针对不同的场景和需求适当选用会有比较好的结果。