learning_rate参数
时间: 2024-06-06 20:10:45 浏览: 13
learning_rate是指在训练神经网络时,每次更新参数的步长大小。它是一个超参数,需要手动设置。较小的学习率可以使模型收敛得更慢,但更容易找到全局最优解;较大的学习率可以使模型更快地收敛,但可能会错过最优解并陷入局部最优解。通常需要对learning_rate进行调优,以确保模型在训练过程中得到最佳的结果。
相关问题
基于神经网络的图像识别算法对learning_rate参数修改的作用
神经网络中的learning_rate参数表示每次迭代中网络更新权重的步长大小。修改learning_rate会影响神经网络的训练过程和最终的识别结果。
当learning_rate较小时,网络更新权重的步长较小,训练过程中每次更新权重的变化量小,收敛速度较慢,但是能够更加精细地调整权重,从而提高网络的泛化能力和识别精度。但是,如果learning_rate过小,网络可能会过度拟合训练数据,导致在新的输入数据上的表现不佳。
当learning_rate较大时,网络更新权重的步长较大,训练过程中每次更新权重的变化量大,收敛速度较快,但是可能会出现权重更新过大的情况,导致网络在训练数据上的表现很好,但是在新的输入数据上的表现较差,即出现过拟合的情况。
因此,在神经网络的训练过程中,需要调整learning_rate参数,使其能够在训练过程中平衡收敛速度和泛化能力,从而提高网络的识别精度。
lightgbm中learning_rate参数的一般范围
在LightGBM中,`learning_rate`参数是控制每次迭代时模型权重更新的步长大小。一般来说,`learning_rate`的取值范围为0.001到0.1之间。如果设置得太小,模型可能需要更多的迭代次数才能收敛;如果设置得太大,模型可能会出现过拟合的情况。建议在训练之前对`learning_rate`进行调参。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)