开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

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。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ai-lab
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云深度学习平台：https://cloud.tencent.com/product/dla

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

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

9.7K3 5

【深度学习】如何找到最优学习率

但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法来决定我们的初始学习率呢？...学习率的重要性目前深度学习使用的都是非常简单的一阶收敛算法，梯度下降法，不管有多少自适应的优化算法，本质上都是对梯度下降法的各种变形，所以初始学习率对深层网络的收敛起着决定性的作用，下面就是梯度下降法的公式...学习率的选择策略在网络的训练过程中是不断在变化的，在刚开始的时候，参数比较随机，所以我们应该选择相对较大的学习率，这样loss下降更快；当训练一段时间之后，参数的更新就应该有更小的幅度，所以学习率一般会做衰减...这个方法在论文中是用来估计网络允许的最小学习率和最大学习率，我们也可以用来找我们的最优初始学习率，方法非常简单。...之所以上面的方法可以work，因为小的学习率对参数更新的影响相对于大的学习率来讲是非常小的，比如第一次迭代的时候学习率是1e-5，参数进行了更新，然后进入第二次迭代，学习率变成了5e-5，参数又进行了更新

4311 0

深度学习（五）学习率的调节

学习率对于深度学习是一个重要的超参数，它控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度，大多数优化算法（SGD、RMSprop、Adam）对其都有所涉及。...2、根据数据集的大小来选择合适的学习率，当使用平方和误差作为成本函数时，随着数据量的增多，学习率应该被设置为相应更小的值（从梯度下降算法的原理可以分析得出）。...3、训练全过程并不是使用一个固定值的学习速度，而是随着时间的推移让学习率动态变化，比如刚开始训练，离下山地点的最优值还很远，那么可以使用较大的学习率下的快一点，当快接近最优值时为避免跨过最优值，下山速度要放缓...，即应使用较小学习率训练，具体情况下因为我们也不知道训练时的最优值，所以具体的解决办法是：在每次迭代后，使用估计的模型的参数来查看误差函数的值，如果相对于上一次迭代，错误率减少了，就可以增大学习率如果相对于上一次迭代...因此，这是一种学习率自适应调节的方法。在Caffe、Tensorflow等深度学习框架中都有很简单直接的学习率动态变化设置方法。

5.5K4 0

当推荐系统邂逅深度学习

推荐系统之于用户的角色，有时更像是无微不至的男朋友，你口渴时递给你符合口味的饮料，你饥饿时还你以常吃的披萨，你无聊时帮你推荐有趣的音乐亦或带你欣赏感兴趣的电影。...由于深度学习这个大家伙阅女无数，鬼点子太多，因此推荐系统不得不去拜见深度学习，希望能够助之一臂之力，以期提高女友的幸福感。...深度学习深度学习，顾名思义，具有深层结构的特征学习技术。它是建立在人工神经网络基础上发展而来的表示学习方法，又叫做表示学习。...由于其参数空间巨大，微小的数据喂给深度学习，并不足以填报它的肚子，致使很容易造成结果的过拟合状态。其次，当数据不存在局部相关特性时，首选也不是深度学习。...；对于图结构的数据，最近人们又设计出了图卷积神经网络（GCN）来更好的获取图结构上的特征；对于没有特殊形式的数据，深度学习不见得能更胜一筹，当人工特征工程做到一定程度后，传统模型是可以超越深度学习的。

7844 0

【深度学习】学习率及多种选择策略

学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量，当学习率最优时，模型的有效容量最大。...我们为什么要在训练过程中改变学习速率? 当使用预训练模型时，我们该如何解决学习速率的问题？本文的大部分内容都是以 fast.ai 研究员写的内容 [1], [2], [5] 和 [3] 为基础的。...Smith 认为，用户可以以非常低的学习率开始训练模型，在每一次迭代过程中逐渐提高学习率（线性提高或是指数提高都可以），用户可以用这种方法估计出最佳学习率。...接下来，我们将介绍如何利用学习率来改善模型的性能。传统的方法一般而言，当已经设定好学习速率并训练模型时，只有等学习速率随着时间的推移而下降，模型才能最终收敛。...这种方法使用余弦函数作为周期函数，并在每个周期最大值时重新开始学习速率。「预热」是因为学习率重新开始时并不是从头开始的，而是由模型在最后一步收敛的参数决定的 [7]。

2741 0

当深度学习遇见自动文本摘要

伴随深度神经网络的兴起和研究，基于神经网络的生成式文本摘要得到快速发展，并取得了不错的成绩。本文主要介绍基于深度神经网络的生成式自动文本摘要，着重讨论典型的摘要模型，并介绍如何评价自动生成的摘要。...针对长文本生成摘要在文本摘要领域是一项比较困难的任务，即使是过去最好的深度神经网络模型，在处理这项任务时，也会出现生成不通顺、重复词句等问题。...模型的另一创新，是提出了混合式学习目标，融合了监督式学习（teacher forcing）和强化学习（reinforcement learning）。首先，该学习目标包含了传统的最大似然。...综上所述，深度学习+强化学习是一个很好的思路，这个模型第一次将强化学习应用到文本摘要任务中，取得了不错的表现。相信同样的思路还可以用在其他任务中。...希望本文能帮助大家更好地了解深度神经网络在自动文本摘要任务中的应用。

11.2K4 0

当深度学习遇见自动文本摘要

伴随深度神经网络的兴起和研究，基于神经网络的生成式文本摘要得到快速发展，并取得了不错的成绩。本文主要介绍基于深度神经网络的生成式自动文本摘要，着重讨论典型的摘要模型，并介绍如何评价自动生成的摘要。...针对长文本生成摘要在文本摘要领域是一项比较困难的任务，即使是过去最好的深度神经网络模型，在处理这项任务时，也会出现生成不通顺、重复词句等问题。...模型的另一创新，是提出了混合式学习目标，融合了监督式学习（teacher forcing）和强化学习（reinforcement learning）。首先，该学习目标包含了传统的最大似然。...因此，一个很自然的想法是，利用强化学习将ROUGE指标加入训练目标。那么我们是怎么通过强化学习使模型针对ROUGE进行优化呢？...综上所述，深度学习+强化学习是一个很好的思路，这个模型第一次将强化学习应用到文本摘要任务中，取得了不错的表现。相信同样的思路还可以用在其他任务中。

2.4K9 0

解读技术 |学习率及其如何改善深度学习算法

（4）应用已训练的模型时，如何处理学习率问题？本文的内容基于fast.in的工作人员撰写的文章[1]~[3]、[5]，并在其基础上提炼了其中的主要内容。如果您想了解更多，请参考原文。...在《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》的3.3节[4]，Leslie N.Smith指出可以通过在训练开始时设置较小的学习率，然后在每步迭代中逐渐增加...但是，当梯度达到一个鞍点时，模型的训练误差很难再进一步改进[3]。在鞍点上，误差平面的各方向的导数均为0，但该点并不是各轴的局部极值点。 ?...比如文献[1]中提到： “除了采用固定的学习率然后随时间递减的方法，当误差函数不再继续优化时，可以采用根据周期函数改变学习率的方法进行迭代，每个周期根据迭代次数设置确定的步长。...该方法采用余弦函数作为周期函数，并在学习率达到最大值时重新启动。 ? 图7 SGDR方法因此，我们可以利用以上方法来周期性的翻越“山峰”，从而缩减模型的训练时间。 ?

1.2K3 0

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。

1K6 0

深度学习中学习率和batchsize对模型准确率的影响

前言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: n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learning rate)。...3.1 谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？...3.2 小结 batchsize在变得很大(超过一个临界点)时，会降低模型的泛化能力。在此临界点之下，模型的性能变换随batch size通常没有学习率敏感。...4 学习率和batchsize的关系通常当我们增加batchsize为原来的N倍时，要保证经过同样的样本后更新的权重相等，按照线性缩放规则，学习率应该增加为原来的N倍。...谈谈深度学习中的 Batch_Size 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/126990.html原文链接：https://javaforall.cn

2.2K1 0

综述：当医学影像遇上深度学习

近年来，随着深度学习的发展，医学影像逐渐成为人工智能最有潜力的落地领域之一。...在这里我们将对医学影像遇上深度学习后的当前行业应用进行介绍和分析，希望能够帮助对人工智能在医学影像上的研究和应用感兴趣的同学们更好地了解行业的现状和发展方向。 ?...在国内，各企业积极响应国家基础医疗建设和分级诊疗制度实施的号召，应用深度学习的技术，携手各大高校科研机构与国内医院，运用国际前沿技术，使人工智能医学影像诊断达到国际领先水平，在各系统疾病的精确诊断方面处于行业领先...基于MRI头颅平扫DWI序列的ASPECT评分，可以第一时间给出相应的评分，方便临床医生快速评估患者预后。...当医学影像遇上深度学习，人工智能医学影像辅助诊断系统能够更有效地提高医生诊断的效率和准确率。（*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

1.3K0 0

综述：当医学影像遇上深度学习

近年来，随着深度学习的发展，医学影像逐渐成为人工智能最有潜力的落地领域之一。...在这里我们将对医学影像遇上深度学习后的当前行业应用进行介绍和分析，希望能够帮助对人工智能在医学影像上的研究和应用感兴趣的同学们更好地了解行业的现状和发展方向。 ?...在国内，各企业积极响应国家基础医疗建设和分级诊疗制度实施的号召，应用深度学习的技术，携手各大高校科研机构与国内医院，运用国际前沿技术，使人工智能医学影像诊断达到国际领先水平，在各系统疾病的精确诊断方面处于行业领先...基于MRI头颅平扫DWI序列的ASPECT评分，可以第一时间给出相应的评分，方便临床医生快速评估患者预后。...当医学影像遇上深度学习，人工智能医学影像辅助诊断系统能够更有效地提高医生诊断的效率和准确率。（*本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

1.1K1 1

当深度学习成为过去，迁移学习才是真正的未来？

一、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。...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。

4.6K3 1

24小时入门PyTorch深度学习

有配套视频，时长约24小时，在油管和B站都可以观看。注：1.PyTorch1.10左右的版本应该都可以运行。2.最后的部署章节未测试。...10个章节的内容如下： PyTorch 基础：安装PyTorch、Tensor操作 PyTorch 流程：使用PyTorch深度学习的流程。...分类问题：使用PyTorch解决一个分类问题计算机视觉：图片分类自定义数据集：使用自己的数据集模块化：模块化方式组织代码，这也是通常看到的代码形式迁移学习：使用预训练的模型来解决自己的问题训练记录

5793 0

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。

1.4K3 0

深度学习超分辨率重建（总结）

VDSR–7改进只学习高分辨率图像和低分辨率图像之间的高频部分残差即可——残差网络输入低分辨率图像插值后的图像，再将这个图像与网络学到的残差相加得到最终的网络的输出。...ED中间的卷积层和反卷积层学习的特征是目标图像和低质图像之间的残差。RED的网络深度为30层，损失函数用的均方误差。 7....DRRN是多路径模式的局部残差学习+全局残差学习+多权重的递归学习。选用的是1个递归块和25个残差单元，深度为52层的网络结构 8....二是在训练网络时使用 l2 型损失函数时，不可避免地会产生模糊的预测，恢复出的高分辨率图片往往会太过于平滑。...三是在重建高分辨率图像时，如果只用一次上采样的操作，在获得大倍数(8倍以上)的上采样因子时就会比较困难。

1.7K2 0

使用Keras的Python深度学习模型的学习率方案

训练神经网络或大型深度学习模型是一项很难的优化任务。传统的训练神经网络的算法称为随机梯度下降。你可以通过在训练中改变学习率来提高性能和提高训练速度。...在这篇文章中，你将了解如何使用Keras深度学习库在Python中使用不同的学习率方案。你会知道：如何配置和评估time-based学习率方案。如何配置和评估drop-based学习率方案。...当使用较大的学习率时，在训练过程的开始更新幅度很大，然后降低学习率，从而使训练过程中的训练更新变小。它的效果是早期迅速学习权重，然后再进行微调。...此参数用于基于时间的学习率衰减方案，方程如下: LearningRate= LearningRate* 1/(1 + decay* epoch) 当衰减参数为零（默认值）时，对学习率没有影响。...LearningRate= 0.1 * 1/(1 + 0.0 * 1) LearningRate= 0.1 当指定衰减参数时，会让学习率从上一个周期减少给定的量。

2.7K5 0

强化学习 9: 当 Action 的空间连续时

之前骑自行车的例子中，action 可以是向左或者向右，现在的话可能是一个实数值的区间。

1.2K2 0

【深度学习】基于深度学习的超分辨率图像技术一览

如今已经有各种深度学习的超分辨率模型。这些模型依赖于有监督的超分辨率，即用LR图像和相应的基础事实（GT）HR图像训练。...各种深度学习的模型已经被用于SR，如图所示。 ResNet学习残差而不是彻底的映射，已被SR模型广泛采用，如上图（a）所示。其中，残差学习策略可以大致分为两种类型，即全局和局部残差学习。...区别在于，前者直接连接输入图像和输出图像，而后者通常在不同深度的网络中层之间添加多个快捷方式。• 递归学习递归学习（以递归方式多次应用相同模块）也被超分辨率采用，如上图（b）所示。...• 零击（zero shot）超分辨率单个图像内部的统计数据足以提供超分辨率所需的信息，所以零击超分辨率（ZSSR）在测试时训练小图像特定的SR网络进行无监督SR，而不是在大数据集上训练通用模型。...此外，表现出的CNN架构本身合理性，促使将深度学习方法与CNN结构或自相似性等先验知识相结合来提高超分辨率。特定SR。特定SR领域主要包括深度图、人脸图像、高光谱图像和视频等内容的SR应用。

4041 0

入门 | 理解深度学习中的学习率及多种选择策略

相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量，当学习率最优时，模型的有效容量最大。从手动选择学习率到使用预热机制，本文介绍了很多学习率的选择策略。...这篇文章记录了我对以下问题的理解：学习速率是什么？学习速率有什么意义？如何系统地获得良好的学习速率？我们为什么要在训练过程中改变学习速率? 当使用预训练模型时，我们该如何解决学习速率的问题？...一般而言，用户可以利用过去的经验（或其他类型的学习资料）直观地设定学习率的最佳值。因此，想得到最佳学习速率是很难做到的。下图演示了配置学习速率时可能遇到的不同情况。 ?...接下来，我们将介绍如何利用学习率来改善模型的性能。传统的方法一般而言，当已经设定好学习速率并训练模型时，只有等学习速率随着时间的推移而下降，模型才能最终收敛。...这种方法使用余弦函数作为周期函数，并在每个周期最大值时重新开始学习速率。「预热」是因为学习率重新开始时并不是从头开始的，而是由模型在最后一步收敛的参数决定的 [7]。

1.1K6 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭