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深度学习:当学习率太高时

深度学习是一种机器学习的方法，通过构建多层神经网络模型来模拟人脑的神经网络结构，从而实现对复杂数据的学习和分析。它可以自动从大量的数据中学习特征，并进行模式识别、分类、预测等任务。

当学习率太高时，深度学习模型的训练过程可能会出现以下问题：

发散：学习率过高会导致模型参数更新过大，使得损失函数无法收敛，模型无法学习到有效的特征。此时，损失函数的值会不断增大，训练过程无法收敛。
不稳定：学习率过高会导致模型在训练过程中波动较大，无法稳定地收敛到最优解。模型的参数更新过大，可能会跳过最优解，导致训练结果不稳定。

为了解决学习率过高的问题，可以采取以下方法：

调整学习率：降低学习率可以减缓参数更新的速度，使得模型能够更稳定地收敛。可以通过设置一个较小的学习率，或者使用学习率衰减的策略，在训练过程中逐渐降低学习率。
批量归一化：批量归一化是一种常用的技术，可以在深度学习模型中加入归一化层，将输入数据进行标准化处理，有助于缓解学习率过高带来的问题。
提前停止训练：可以设置一个合适的训练轮数或者损失函数的阈值，当训练过程中损失函数超过阈值或者训练轮数达到设定值时，提前停止训练，避免模型过拟合或者无法收敛。

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深度学习: 学习率 (learning rate)

学习率大学习率小学习速度快慢使用时间点刚开始训练时一定轮数过后副作用 1.易损失值爆炸；2.易振荡。...学习率设置在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。一定轮数过后：逐渐减缓。接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。...曲线初始时上扬 [红线]： Solution：初始学习率过大导致振荡，应减小学习率，并从头开始训练。...曲线初始时强势下降没多久归于水平 [紫线]： Solution：后期学习率过大导致无法拟合，应减小学习率，并重新训练后几轮。...---- [1] 解析卷积神经网络—深度学习实践手册 [2] 调整学习速率以优化神经网络训练 [3] 如何找到最优学习率

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【深度学习】如何找到最优学习率

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当推荐系统邂逅深度学习

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综述：当医学影像遇上深度学习

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当深度学习成为过去，迁移学习才是真正的未来？

深度学习的局限性在深度学习热火朝天，全民深度的时候说深度学习的坏话，而且对于那些没有看完本文的标题党，会不会打我。但是我还是要鼓足勇气说一下深度学习目前面临的困难： 1....在另一种情况下，当给定一些任务或域 B 的数据时，我们还需要可以用来训练模型 B 的有标签数据，这些数据要属于同一个任务和域，这样我们才能预期能在这个数据集上表现良好。...2.迁移学习的定义在Ds≠Dt和/或Ts≠Tt的情况下，让我们在具备来源于Ds 和Ts的信息时，学习得到目标域Dt中的条件概率分布P（Yt|Xt）。...（2）基于特征的迁移学习第二种为特征迁移，就是通过观察源领域图像与目标域图像之间的共同特征，然后利用观察所得的共同特征在不同层级的特征间进行自动迁移，上图左侧的例子就是找当两种狗在不同层级上的共同特征...打个比方：就像我在今天讲个笑话，你第二天才能笑得出来，在今天要解决这种反馈的时延问题需要强化学习来做。

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深度学习超分辨率重建（总结）

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使用深度学习预测员工流失率

墨西哥的员工流动率在全球排名第八，平均每年约17％的流失率 - 一些行业（如餐饮服务）的流失率高达50％。根据Catalyst的一项研究，平均而言，替换员工的成本约为员工年薪的50％至75％。...经过探索性数据分析我们确定了一些与员工流动率相关性最高的特征。...对数据集进行上采样可以避免模型学习每次预测“没有离职”的情况; 在这种情况下，通过这样做可以达到大约84％的精度（这个精度可以作为我们的基准）。 ?...使用随机梯度下降优化器，学习率为0.01，批量大小为64，分类错误的损失函数。它经过200个周期的训练，实现了96.15％的验证准确率（与始终预测离职率的基线为84％相比）。...有了这些工具和新的策略来打击流失率，世界各地的公司可以显着减少流失率，潜在增加数百万的收入。

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