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理論學習的深度還不夠

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AI智能猜您想看:理論學習的深度還不夠階新的開發(fā)和訓練的模型,需要對模型進行優(yōu)化,降低訓練時間,讓改善開發(fā)效率。學習率:優(yōu)化算法的參數(shù),是指重點關(guān)注數(shù)值、學習步長和學習的參數(shù)設(shè)置。學習率:優(yōu)化算法的參數(shù),決定優(yōu)化器在最優(yōu)方向上前進步長的參數(shù)。初始梯度累加和:梯度累加和用來調(diào)整學習步長。ftrl:FollowTheRegularizedLeader適用于處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)的,含大量稀疏特征的在線學習的常見優(yōu)化算法。

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理論學習的深度還不夠1

AI智能猜您想看:L1正則項系數(shù):疊加在模型的1范數(shù)之上,用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù):疊加在模型的2范數(shù)之上,用來對模型值進行限制防止過擬合。L2正則項系數(shù)疊加在模型的2范數(shù)之上,用來對模型值進行限制防止過擬合。正則損失計算方式正則損失計算當前有兩種方式。full:指針對全量參數(shù)計算。

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理論學習的深度還不夠2

AI智能猜您想看:batch:則僅針對當前批數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的參數(shù)計算說明:batch模式計算速度快于full模式。隱向量長度分解后的表示特征的向量的長度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)與每一層的神經(jīng)元節(jié)點個數(shù)。激活函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù),將一個(或一組)神經(jīng)元的值映射為一個輸出值。relutanhsigmoid神經(jīng)元值保留概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播過程中以該概率保留神經(jīng)元的值。保存根路徑單擊選擇訓練結(jié)果在OBS中的保存根路徑,訓練完成后,會將模型和日志文件保存在該路徑下。

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理論學習的深度還不夠3

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