InayofuataMwongozo unaofuata
Viwango vya Kujifunza kwa Mzunguko
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
Ratiba ya kiwango cha kujifunza hubadilisha saizi ya hatua wakati wa mafunzo badala ya kuiweka sawa.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Getting it right is often the single biggest lever for whether a model converges quickly and reaches high accuracy.
Kiwango cha kujifunza hudhibiti ukubwa wa hatua ambayo kiboreshaji huchukua kila sasisho. Juu sana na mafunzo hutofautiana; chini sana na inatambaa au kukwama. Kuratibu hurekebisha thamani hii baada ya muda. Kichocheo cha kawaida cha kisasa ni joto linalofuatwa na kuoza: anza karibu na sifuri na uongeze juu ya hatua mia chache au elfu za kwanza (mapema sana, miinuko yenye kelele hailipui uzani usio thabiti), kisha hupungua polepole. Maumbo maarufu ya kuoza ni pamoja na kuoza kwa hatua (kushuka kwa kipengele katika nyakati maalum), uozo wa kipeo, na uwekaji wa kosini, ambao hufuata mkunjo wa nusu-cosine chini hadi karibu sufuri. Ratiba za Cosine zilizo na uboreshaji wa mstari sasa ni kanuni za kawaida za kufunza miundo ya lugha kubwa, wakati sera za mzunguko na za mzunguko mmoja zinaweza kuongeza kasi ya mafunzo ya muundo mdogo.
Joto la laini pamoja na uozo wa kosini hutumika wakati wa kuandaa miundo ya lugha ya kibadilishaji awali.
Uozo wa hatua unaopunguza kiwango cha ujifunzaji mara 10 katika enzi 30, 60, na 90 unapofunza viainishi vya picha kwenye ImageNet.
Sera ya mzunguko mmoja katika fast.ai kutoa mafunzo kwa modeli kwa usahihi mzuri katika vipindi vichache sana.
Cosine annealing kwa kuwasha upya joto ili kuepuka hasara kali mara kwa mara na kuboresha jumla.
Kadiri uendeshaji wa mafunzo unavyozidi kuwa ghali zaidi, ratiba zinaundwa pamoja na viboreshaji na ukubwa wa kundi, na watafiti husoma sheria za kuongeza alama ili kutabiri kiwango bora zaidi cha kilele kabla ya mafunzo. Viboreshaji visivyo na ratiba ambavyo huondoa hitaji la kuchagua mkondo wa kuoza mapema vinavutia, na ratiba zinazobadilika, zinazoendeshwa na maoni ambazo hujibu mikondo ya upotezaji wa moja kwa moja zinaweza kupunguza majaribio na makosa ambayo bado yanatawala mafunzo ya kiwango kikubwa.
Jarida halali
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Ratiba ya kiwango cha kujifunza hubadilisha saizi ya hatua wakati wa mafunzo badala ya kuiweka sawa. Kuiweka sawa mara nyingi ndicho kigeugeu kikubwa zaidi cha iwapo kielelezo huungana haraka na kufikia usahihi wa hali ya juu.
Warmup huanza karibu na sufuri na huongeza kasi ili masasisho ya mapema yasiyo thabiti yasivuruge muundo kabla ya takwimu za viboreshaji kutatuliwa.
Cosine annealing huharibika kiwango cha kujifunza pamoja na umbo la nusu-kosine, kutoa hatua kubwa mapema na hatua ndogo karibu na mwisho.
Kiwango cha juu kupita kiasi husababisha risasi kupita kiasi, kwa hivyo hasara inaweza kuzunguka au kulipua badala ya kutulia.
Uozo wa hatua huzidisha kiwango kwa kipengele (k.m., 0.1) katika hatua zilizochaguliwa, na kuunda muundo wa ngazi.
Warm restarts begin another learning-rate cycle at a higher value; they do not guarantee escape from a particular loss-landscape feature.
Endelea kujifunza
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii
InayofuataMwongozo unaofuata
Viwango vya Kujifunza kwa Mzunguko
Kiufundi