解释def polynomial_lr(): # 在函数外部定义,而在内部更新的全局变量 global t t += 1 return (1 + 0.1 * t) ** (-0.5)
时间: 2024-04-12 20:34:31 浏览: 21
这段代码定义了一个名为 `polynomial_lr` 的函数,用于计算多项式衰减的学习率。
具体解释如下:
- 在函数外部通过 `global t` 声明了一个全局变量 `t`,用于记录学习率衰减的步数。
- 在函数内部,`t += 1` 将全局变量 `t` 的值加 1,表示经过一步的学习率衰减。
- 然后,函数返回一个多项式衰减的学习率,计算方式为 `(1 + 0.1 * t) ** (-0.5)`。
- `(1 + 0.1 * t)` 表示一个线性增长的函数,随着步数 `t` 的增加而增加。
- `** (-0.5)` 表示对线性增长的函数进行指数衰减。
- 较大的 `t` 值会使多项式衰减的结果趋近于 0,即学习率逐渐减小。
因此,每次调用 `polynomial_lr()` 函数时,全局变量 `t` 都会自增 1,并返回一个新的多项式衰减的学习率值。这样可以在训练过程中动态地调整学习率,使其随着训练的进行逐渐减小。
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import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split np.random.seed(100) def genY(x): a0, a1, a2, a3, e = 0.01, -0.2, 0.3, -0.04, 0.05 yr = a0 + a1 * x + a2 * (x ** 2) + a3 * (x ** 3) + e y = yr + 0.03 * np.random.rand(1) return y def model_train(x, y): return score if __name__ == '__main__': # 利用np中的linspace生成线性数据 x = np.linspace(-1, 1, 200) # 用公式算出y y = [genY(a) for a in x] x = x.reshape(-1, 1) y = np.array(y).reshape(-1, 1) print(model_train(x, y))
这段代码是一个简单的机器学习模型的训练过程,使用的是线性回归模型和多项式特征。具体来说,该代码生成了一组200个在[-1,1]区间内均匀分布的自变量x,针对每个自变量x,使用预设的一组系数和噪声生成一个因变量y,最后将x和y分别转换成numpy数组,作为训练模型的输入。model_train函数则是训练模型的核心部分,但是它的具体实现还需要补充。在这个函数中,应该先将x进行多项式特征转换,然后使用线性回归模型对转换后的特征和y进行拟合,并返回模型的评分。最后,在主函数中,打印出模型评分的结果。
poly_coeff_mat是MatXd polynomial_coeff = MatXd::Zero(polynomial_coeff_x.rows(), polynomial_coeff_x.cols() * 2u); polynomial_coeff.leftCols(polynomial_coeff_x.cols()) = polynomial_coeff_x; polynomial_coeff.rightCols(polynomial_coeff_x.cols()) = polynomial_coeff_y;
这段代码中,`poly_coeff_mat`是一个`MatXd`类型的矩阵,表示多项式的系数。它被定义为一个具有与`polynomial_coeff_x`相同行数和两倍列数的零矩阵。该矩阵分为两个部分,左边一部分存储了`polynomial_coeff_x`的系数,右边一部分存储了`polynomial_coeff_y`的系数。
首先,代码创建了一个零矩阵`polynomial_coeff`,行数与`polynomial_coeff_x`相同,列数是`polynomial_coeff_x`的列数乘以2。这样做是为了保证能够容纳两个多项式的系数。
然后,通过使用`leftCols`和`rightCols`函数,将`polynomial_coeff_x`和`polynomial_coeff_y`的系数分别赋值给`poly_coeff_mat`的左半部分和右半部分。`leftCols`函数用于指定要赋值的列范围,而`rightCols`函数用于指定要赋值的右侧列范围。
通过这样的操作,我们将两个多项式的系数合并为一个矩阵,每一行包含一个时间段内的多项式系数。这样可以更方便地对多项式进行处理和计算。
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