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如何使用优化器让训练网络更快——神经网络的奥秘

通过使用Numpy来创建神经网络,让我意识到有哪些因素影响着神经网络的性能。架构、超参数值、参数初始化,仅是其中的一部分,而这次我们将致力于对学习过程的速度有巨大影响的决策,以及所获得的预测的准确性—对优化策略的选择。我们会研究很多流行的优化器,研究它们的工作原理,并进行对比。 你在GitHub上可以找到所有代码: 机器学习算法的优化 优化是搜索用于最小化或最大化函数参数的过程。当我们训练机器学习模型的时候,通常使用间接优化。我们选择某种度量,如精确度或回调,来指示模型如何很好地解决给定问题。然而,我们正在优化一个不同的代价函数J(θ),并且希望把它最小化以提高我们关心的度量。当然,代价函数的选择通常与我们要解决的具体问题有关。本质上,它表明了我们离理想的解决方案有多远。 陷阱 结果证明,通常要找到最小的非凸代价函数并不容易,我们必须使用

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。