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为什么学习速率已经非常小(1e-05)，而模型收敛太快？

学习速率（Learning Rate）是指在机器学习中用于控制模型参数更新的步长大小。当学习速率较小（如1e-05）时，模型参数的更新幅度较小，模型收敛的速度会相对较慢。然而，即使学习速率较小，模型收敛太快的情况可能出现，这可能是由于以下原因导致的：

  1. 数据集特征：如果数据集具有较强的特征，即使学习速率较小，模型也能够快速学习到这些特征并进行准确预测。这种情况下，模型可能会在较少的迭代次数内收敛。
  2. 模型复杂度：如果模型的复杂度较低，即模型的参数较少，那么即使学习速率较小，模型也能够较快地收敛。因为参数较少，模型需要学习的内容较少，所以收敛速度较快。
  3. 初始参数设置：模型的初始参数设置也会影响模型的收敛速度。如果初始参数设置得当，能够较好地适应数据集，那么即使学习速率较小，模型也能够快速收敛。
  4. 数据集规模：如果数据集规模较小，即使学习速率较小，模型也能够较快地学习到数据集的特征。因为数据集规模小，模型需要学习的内容较少，所以收敛速度较快。

综上所述，学习速率较小但模型收敛太快可能是由于数据集特征强、模型复杂度低、初始参数设置合适或数据集规模较小等原因导致的。在实际应用中，我们可以根据具体情况调整学习速率以控制模型的收敛速度，以达到更好的训练效果。

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OReillyAI系列：将学习速率可视化来优化神经网络

然而可以对原始SGD的更新规则进行许多修改，这些规则会将学习速率跟误差梯度的大小和方向关联起来。 为什么要将学习速率的可视化出来？...同样的，我们不想在丘陵和狭窄的道路上（就像优化损失函数表面的沟谷）开车太快，因为我们很容易失去对汽车的控制（陷入局部最小值，或因产生太多的反弹而几乎没有改进）或错过目的地（最优值）。...在接近训练结束时，学习速率的衰减应在100倍左右或更高。这种衰减使学习好的网络能够抵抗可能使学习失败的随机波动。在这里，我们将会先选择一个小的学习速率在一个小的数据集上测试，并选择适当的值。...“衰减”通常被认为是一个消极的概念，在当前的学习速率衰减案例中也是负面的：它指的是学习速率下降的程度。然而这种衰减的结果实际上是我们非常想要的。...同样的在模型训练中，我们希望寻找最佳路径时避免在梯度上的反复跳跃，并希望模型训练是沿着最佳路径的。理想情况下，我们不希望加速太快因为我们会因此得到一张超速罚单（陷入局部最小值并抛锚）。

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【模型训练】如何选择最适合你的学习率变更策略

02学习率变更策略 学习率是一个非常重要的参数，可以直接影响模型的收敛与否。不同的学习率变更策略也会影响最终的迭代结果。 下面以sgd优化方法，来介绍各种策略。...作为指数，而iter通常都是非常大的值，所以学习率衰减仍然非常快。...step，multistep方法的收敛效果最好，这也是我们平常用它们最多的原因。虽然学习率的变化是最离散的，但是并不影响模型收敛到比较好的结果。 其次是exp，poly。...它们能取得与step，multistep相当的结果，也是因为学习率以比较好的速率下降，操作的确很骚，不过并不见得能干过step和multistep。 inv和fixed的收敛结果最差。...这是比较好解释的，因为fixed方法始终使用了较大的学习率，而inv方法的学习率下降过程太快，这一点，当我们直接使用0.001固定大小的学习率时可以得到验证，最终收敛结果与inv相当。

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    • 【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？

    1 为什么说学习率和batchsize 目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下， ?...inv和fixed的收敛结果最差。这是比较好解释的，因为fixed方法始终使用了较大的学习率，而inv方法的学习率下降过程太快。...2.2.2 自适应学习率变化法 自适应学习率策略以Adagrad，Adam等为代表，我们在公众号已经说得非常多了，这里就不再做原理上的讲述，可以查看往期介绍： 【AI初识境】为了围剿SGD大家这些年想过的那十几招...那么这是为什么呢？ 研究[6]表明大的batchsize收敛到sharp minimum，而小的batchsize收敛到flat minimum，后者具有更好的泛化能力。...学习率是一个非常敏感的因子，不可能太大，否则模型会不收敛。同样batchsize也会影响模型性能，那实际使用中都如何调整这两个参数呢？

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    机器学习三人行(系列五)----你不了解的线性模型(附代码)

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    【翻译】An overview of gradient descent optimization algorithms

    由于我们需要计算整个数据集的梯度来执行一次更新，批处理梯度下降可能非常慢，对于不适合内存的数据集来说是非常棘手的。批量梯度下降法也不允许我们在线更新我们的模型，也就是说，不能实时更新新的例子。...然而，已有研究表明，当我们缓慢降低学习速率时，SGD表现出与批量梯度下降相同的收敛行为，几乎可以肯定分别收敛到非凸优化和凸优化的局部最小值或全局最小值。...学习速率过小会导致收敛速度过慢，而学习速率过大会阻碍收敛，导致损失函数在最小值附近波动甚至发散。...这反过来又会导致学习速率下降，最终变得无穷小，这时算法就不能再获得额外的知识。以下算法旨在解决这一缺陷。...在前面的更新规则取代了学习速率η，RMS[∆θ]t−1最后收益率Adadelta更新规则为： ? 使用Adadelta，我们甚至不需要设置默认的学习率，因为它已经从更新规则中消除。

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    神经网络中的归一化

    这样做的好处包括降低数据的量纲差异，避免某些特征由于数值过大而对模型产生不成比例的影响，以及防止梯度爆炸或过拟合等问题。 神经网络中的归一化用于加速和稳定学习过程，避免梯度问题。 ...神经网络的学习其实在学习数据的分布，随着网络的深度增加、网络复杂度增加，一般流经网络的数据都是一个 mini batch，每个 mini batch 之间的数据分布变化非常剧烈，这就使得网络参数频繁的进行大的调整以适应流经网络的不同分布的数据...，给模型训练带来非常大的不稳定性，使得模型难以收敛。...如果我们对每一个 mini batch 的数据进行标准化之后，强制使输入分布保持稳定，从而可以加快网络的学习速度并提高模型的泛化能力。参数的梯度变化也变得稳定，有助于加快模型的收敛。...eps: 这是一个小的常数，用于防止除以零的情况。默认值为1e-05。 momentum: 这是动量值，用于计算移动平均值。默认值为0.1。

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    了解学习速率以及它如何提高深度学习的表现

    为什么我们要在训练期间改变学习速率? 在使用预先训练的模型时，我们如何处理学习速率? 首先，学习速率是什么呢?...下图演示了在配置学习速率时会遇到的不同场景。 不同学习速率对收敛的影响 此外，学习速率影响了我们的模型是如何收敛一个局部极小值(也就是达到最精确的精度)。...在每次迭代中，你都可以通过非常低的学习速率来训练模型，并将其(线性或指数级)增加，从而估算出良好的学习速率。...接下来，我们将学习如何使用学习速率来提高我们模型的性能。 通常，当一个人设定好学习速率并训练模型时，他只会等待学习速率随着时间的推移而下降，而模型最终会趋于一致。...该方法主要使用余弦函数作为循环函数，并在每次循环的最大程度上重新启动学习速率。当学习速率重新启动时，它并不是从零开始，而是从模型在最后的步骤中收敛的参数开始。

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    各类的梯度优化

    的反向上更新模型参数，来最小化模型参数的目标函数 ? 的方法。学习速率 ? 决定了我们前往（局部）极小值的步长。换言之，我们沿着目标函数所构造曲面的斜面按向下的方向走动，直到我们到达山谷。...然而，（实验）表明当我们慢慢地减小学习速率时SGD表现出和批量梯度下降同样的收敛行为，几乎确定地在non-convex and convex optimization中各自收敛到一个局部或者全局极小值在...学习速率太小会导致收敛慢，太大会阻碍收敛并导致损失函数在极小值周围波动甚至背离。...所以，如果你在意快速收敛或者在训练一个很深很复杂的神经网络，你应该采用一种自适应学习速率方法。...SGD跑起来收敛性好但是在速度非常慢，尤其是在大数据集上。相反，异步方式的SGD速度很快，但是workers之间次优的通信会导致收敛较差。另外，我们也可以在一台机器上将SGD并行，而不用大的计算集群。

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    梯度优化

    的反向上更新模型参数，来最小化模型参数的目标函数 ? 的方法。学习速率 ? 决定了我们前往（局部）极小值的步长。换言之，我们沿着目标函数所构造曲面的斜面按向下的方向走动，直到我们到达山谷。...然而，（实验）表明当我们慢慢地减小学习速率时SGD表现出和批量梯度下降同样的收敛行为，几乎确定地在non-convex and convex optimization中各自收敛到一个局部或者全局极小值在...学习速率太小会导致收敛慢，太大会阻碍收敛并导致损失函数在极小值周围波动甚至背离。...所以，如果你在意快速收敛或者在训练一个很深很复杂的神经网络，你应该采用一种自适应学习速率方法。...SGD跑起来收敛性好但是在速度非常慢，尤其是在大数据集上。相反，异步方式的SGD速度很快，但是workers之间次优的通信会导致收敛较差。另外，我们也可以在一台机器上将SGD并行，而不用大的计算集群。

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    深度学习归一化层

    加速学习算法：一些学习算法（如梯度下降）在处理特征数量级差异很大的数据时，学习速率会受到影响，归一化后可以加快学习速率。...可以加速模型收敛，并且保持每个图像实例之间的独立。)...在训练的过程中使用BN我们完全可以使用较大的学习率加快收敛速度，而且不会影响模型最终的效果。...BN通过将每一层网络的输入进行normalization，保证输入分布的均值与方差固定在一定范围内，并在一定程度上缓解了梯度消失，加速了模型收敛；并且BN使得网络对参数、激活函数更加具有鲁棒性，降低了神经网络模型训练和调参的复杂度...众所周知，BN是深度学习中常使用的归一化方法，在提升训练以及收敛速度上发挥了重大的作用，是深度学习上里程碑式的工作，但是其仍然存在一些问题，而新提出的GN解决了BN式归一化对batch size依赖的影响

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    机器都会学习了，你的神经网络还跑不动？来看看这些建议

    大数据文摘出品 编译：什锦甜、倪倪、胡笳、云舟 在很多机器学习的实验室中，机器已经进行了上万小时的训练。...如果你可以过拟合一个数据点但训练更大的数据集时不能收敛，那么可以尝试如下建议。 降低学习速率。你的网络会学习的慢一些，但是它可以下降到最小值，之前无法达到是因为步长设置的太大。...（想象一下寻找最小值就相当于你想抵达沟渠最低点，而步长太大导致你直接跨过了沟渠。） 提高学习率。较大的学习率有助于缩短训练时间，减少反馈环路，这就意味着可以较快地预判网络模型是不是可行。...不过虽然网络模型能够更快的收敛，但是结果可能不会特别理想，甚至会有较大的振荡。（我们发现对于ADAM优化器，0.001的学习率在许多实验中收效不错。） 减小批处理的样本数。...你可以看到学习率发生了变化（大概在300到3000步间）。显然，学习率降的太快了。所以，我们放缓了迭代速率，效果就好些了： ? 你可以看我们在2000到5000步间进行了衰减。

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    【干货】机器学习最常用优化之一——梯度下降优化算法综述

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    深度|梯度下降优化算法综述

    而随机梯度下降算法每次只随机选择一个样本来更新模型参数，因此每次的学习是非常快速的，并且可以进行在线更新。...如果学习速率过大，那么其会阻碍收敛，即在极值点附近会振荡。 学习速率调整(又称学习速率调度，Learning rate schedules)试图在每次更新过程中，改变学习速率，如退火。...在前述中，每个模型参数θi使用相同的学习速率η，而Adagrad在每一个更新步骤中对于每一个模型参数θi使用不同的学习速率ηi，设第t次更新步骤中，目标函数的参数θi梯度为gt,i，即： gt,i=∇θJ...同时其缺点在于需要计算参数梯度序列平方和，并且学习速率趋势是不断衰减最终达到一个非常小的值。下文中的Adadelta便是用来解决该问题的。...现有的已经表明：SGD能够收敛于最小值点，但是相对于其他的SGD，它可能花费的时间更长，并且依赖于鲁棒的初始值以及学习速率退火调整策略，并且容易陷入局部极小值点，甚至鞍点。

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    2017年深度学习优化算法最新综述

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    2.2 技术指标 我们已经讨论了什么是技术指标以及为什么使用它们，现在让我们直接跳到代码。我们将只为GS创建技术指标。...在训练神经网络时，为几乎每个优化器（如SGD、Adam或RMSProp）设置学习率是非常重要的，因为它控制了收敛速度和网络的最终性能。最简单的学习速率策略之一是在整个培训过程中有一个固定的学习速率。...选择较小的学习率允许优化器找到好的解决方案，但这是以限制收敛的初始速度为代价的。随着时间的推移改变学习速率可以克服这种权衡。...最近的论文，比如这篇，展示了在培训过程中改变全球学习速度的好处，包括收敛性和时间。让我们画出每个时期的学习速率。...4.1 超参数优化的强化学习 为什么我们在超参数优化中使用强化学习？股票市场一直在变化。即使我们成功地训练了GAN和LSTM来创建非常准确的结果，结果也可能只在一定时期内有效。

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