learning rate value
时间: 2023-10-25 22:08:23 浏览: 37
The learning rate is a hyperparameter that determines the step size at each iteration while moving toward a minimum of a loss function during the training of a neural network. The value of the learning rate depends on various factors such as the complexity of the model, the size of the dataset, and the optimization algorithm being used. Generally, a learning rate value between 0.001 to 0.1 is used for most deep learning models, but the optimal value can be determined through experimentation and tuning.
相关问题
XGBoostError: Invalid Parameter format for learning_rate expect float but value='learning_rate'
这个错误通常是因为你将参数名 'learning_rate' 直接传递给了 XGBoost 的 learning_rate 参数,导致参数格式不正确。正确的方法是将 learning_rate 参数设置为一个浮点数值,例如 0.1。
你可以在调用 XGBoost 模型时,将 learning_rate 参数设置为一个浮点数值,例如:
```
xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=10, evals=[(dtest, "Test")], early_stopping_rounds=3, learning_rate=0.1)
```
这将使用 learning_rate 参数为 0.1 的 XGBoost 模型进行训练。请注意,learning_rate 参数的取值范围为 (0,1]。
self.dic['learning_rate']['value'] = learning_rate KeyError: 'learning_rate'
这个错误是由于你的字典中没有名为'learning_rate'的键所导致的。请先检查一下你的字典中是否有这个键。如果没有,你需要添加这个键。如果有这个键,那可能是你的代码中有一些错误导致了这个问题,需要进一步排查。
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