Хотим ли мы иметь постоянную скорость обучения или лучше менять ее в ходе обучения?
Как правило, рекомендуется начинать скорость обучения с относительно высокого значения, а затем постепенно уменьшать скорость обучения, чтобы модель не превышала минимальные значения, и в то же время мы не хотим начинать с очень низкой скорости обучения, поскольку обучение модели займет слишком много времени.
Существует множество доступных методов снижения скорости обучения. Например, в PyTorch вы можете использовать функцию под названием StepLR, которая снижает скорость обучения каждого параметра на значение гаммы, которое мы должны передать через аргумент, после n числа эпох, которое вы также можете установить через аргумент функции с именем epoch_size.
Хотим ли мы иметь постоянную скорость обучения или лучше менять ее в ходе обучения?
Как правило, рекомендуется начинать скорость обучения с относительно высокого значения, а затем постепенно уменьшать скорость обучения, чтобы модель не превышала минимальные значения, и в то же время мы не хотим начинать с очень низкой скорости обучения, поскольку обучение модели займет слишком много времени.
Существует множество доступных методов снижения скорости обучения. Например, в PyTorch вы можете использовать функцию под названием StepLR, которая снижает скорость обучения каждого параметра на значение гаммы, которое мы должны передать через аргумент, после n числа эпох, которое вы также можете установить через аргумент функции с именем epoch_size.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
The global forecast for the Asian markets is murky following recent volatility, with crude oil prices providing support in what has been an otherwise tough month. The European markets were down and the U.S. bourses were mixed and flat and the Asian markets figure to split the difference.The TSE finished modestly lower on Friday following losses from the financial shares and property stocks.For the day, the index sank 15.09 points or 0.49 percent to finish at 3,061.35 after trading between 3,057.84 and 3,089.78. Volume was 1.39 billion shares worth 1.30 billion Singapore dollars. There were 285 decliners and 184 gainers.
Why Telegram?
Telegram has no known backdoors and, even though it is come in for criticism for using proprietary encryption methods instead of open-source ones, those have yet to be compromised. While no messaging app can guarantee a 100% impermeable defense against determined attackers, Telegram is vulnerabilities are few and either theoretical or based on spoof files fooling users into actively enabling an attack.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from ru
