网络超参数学习率能计算吗
来源：甘寒天栏目：生活时间：2024-05-22 06:07:57
网络超参数学习率能计算。学习率是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒定的、逐渐降低的、基于动量的或者是自适应的，采用哪种学习率取决于所选择优化算法的类型，如SGD、Adam、Adagrad、AdaDelta或RMSProp等算法。在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。
免责声明：该内容由用户自行上传分享到《 秘密研究社》，仅供个人学习交流分享。本站无法对用户上传的所有内容（包括且不仅限于图文音视频）进行充分的监测，且有部分图文资源转载于网络，主要用于方便广大网友在线查询参考学习，不提供任何商业化服务。若侵犯了您的合法权益，请立即通知我们( 管理员邮箱：[email protected])，情况属实，我们会第一时间予以删除，并同时向您表示歉意，谢谢！！
