文件名称:
TensorFlow神经网络优化策略学习
开发工具:
文件大小: 117kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-23
详细说明：在神经网络模型优化的过程中，会遇到许多问题，比如如何设置学习率的问题，我们可通过指数衰减的方式让模型在训练初期快速接近较优解，在训练后期稳定进入最优解区域；针对过拟合问题，通过正则化的方法加以应对；滑动平均模型可以让最终得到的模型在未知数据上表现的更加健壮。
一、学习率的设置
学习率设置既不能过大，也不能过小。TensorFlow提供了一种更加灵活的学习率设置方法——指数衰减法。该方法实现了指数衰减学习率，先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型在训练后期更加稳定，缓慢平滑得达到最优值。
tf.train.exponential_decay(lea
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