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深度学习基础入门篇 [六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss 自适应衰减等),batch size 调优技巧,基于方差放缩初始化方法。

学习率是训练神经网络的重要超参数之一,它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长,通常用表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。在网络训练过程中,模型通过样本数据给出预测值,计算代价函数并通过反向传播来调整参数。重复上述过程,使得模型

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