隨著學習的進行，深度學習的學習速率逐步下降 為什麼比 固定的學習速率 得到的結果更加準確？
如上圖所示，曲線代表損失值，小球一開始位於(1)處，假設學習速率設定為 △ v，那麼根據梯度下降，損失值將在(1) (2)之間來回移動，無法到達最小值(3)處。要想到達(3)，只能降低學習速率。
keras中實現方法：
learning_rate_reduction = reducelronplateau(monitor=
'val_acc', patience=
3, verbose=
1, factor=
0.5, min_lr=
0.00001)
#並且作為callbacks進入generator,開始訓練
history = model.fit_generator(datagen.flow(x_train,y_train, batch_size=batch_size),
epochs = epochs, validation_data = (x_val,y_val),
verbose =
2, steps_per_epoch=x_train.shape[0] // batch_size
, callbacks=[learning_rate_reduction])
文件：reducelronplateau
keras.callbacks.reducelronplateau(monitor=
'val_loss', factor=
0.1, patience=
10, verbose=
0, mode=
'auto', epsilon=
0.0001, cooldown=
0, min_lr=
0)當評價指標不在提公升時，減少學習率。當學習停滯時，減少2倍或10倍的學習率常常能獲得較好的效果。該**函式檢測指標的情況，如果在patience個epoch中看不到模型效能提公升，則減少學習率
來自為知筆記(wiz)
降低學習率的函式
tf.train.exponential decay learning rate,global step,decay steps,decay rate,staircase false,name none 將指數衰減應用於學習速率。在訓練模型時，經常建議在訓練過程中降低學習速度。該函式將指數衰減函式應...
的訓練過程 模型訓練過程中累計auc
在平時計算auc的時候，大都是使用 sklearn.metrics.roc auc score 來計算。一般操作是將每個batch 出來的結果 拼接起來，然後扔到該函式中計算。但是如果測試集量級過大 比如 10億量級 每個樣本的 結果拼接起來之後至少需要 3g記憶體。這個開銷顯然不是我們想要的。有什...
在Qt學習過程中遇到的問題
1.程式異常結束有很多原因目前我遇到的是沒有new物件 2.在頁面跳轉這裡當由登入介面跳轉到註冊介面，註冊完畢又返回登入介面時，在登入函式的的標頭檔案中引用註冊介面的標頭檔案，而反過來跳轉時應該在註冊函式的cpp檔案中引用登入函式的標頭檔案 3.在寫正規表示式限制字元輸入的時候，限制輸入幾個字元就要...