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炼数成金_林轩田_scikitlearn_使用随机森林改进模型_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-09-20 / 浏览次数:1

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留给你跟着数学。动量法的行为是非常直观。在一个只是一架飞机的空中表面上球将达到一些终端速度从哪来获得的速度梯度由平衡速度的乘法衰减到动量期,这真的是粘度。如果该动量项接近1,那么它的下降速度会快得多一个简单的梯度下降法。所以终极速度,速度你获得时间无穷大是渐变时间学习重量乘以此因子一比一减去α。因此,如果alpha为0.99,那么你将去100次和学习一样快单独评价。你必须小心设置动量。在学习的最开始,如果你使初始随机权重相当大,可能有非常大的梯度。你有一堆权重对你来说完全没有任何好处这样做。如何改变可能非常明显这些重量使事情变得更好。你不想要一个很大的动力。因为你要快速改变他们把事情做得更好。然后你就要开始努力了找出如何获得的问题正确的相对价值观权重。所以你有明智的特征探测器。所以它在学习的开始付出势头很小。拥有0.5比0.5更好零,因为0.5将平均一些萧条和明显的沟壑。一旦大的梯度消失了,你已经达到了正常水平学习的阶段,你被困在一个山沟。你需要走到最底层这个峡谷没有来回晃动侧身。你可以顺利地提升它的势头最终价值。或者你可以一步一步地提高它,但是这可能会引发振荡。你可能会想,为什么我们不这样做使用更高的学习率。但你会发现,使用一个学习率小,动力大让你彻底摆脱困境学习率比你大得多如果你使用学习率可能会有孤军奋战。如果你自己使用很大的学习率,你将获得大的不同振荡]穿过峡谷。最近Ilya
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