16.3. 正确和独立核实

内容与核心概念

在上一页,误差和重量影响。
一步步之后, 我们测量一个学习和校验错误。 重量本身没有改变 。
每个已知电子都产生以下的投影。 错误会向后移到程序上, 优化器会改变重量, 单个数据会检查结果。 对话框和偏好标记会改变目标 。
一种模式更正
Общая модель требуетJavaScript; её вычисления, формулы и код разобраны в открытом тексте далее.
渐进和复兴规则——不同对象
向后计算旧的参数中的梯度; 优化者存储自己的状态, 然后修改参数。 Adam 使用指数时间和偏差控制。 亚当W 直接在下日期添加脱钩的重量下降值, 而不是在成瘾正常化之前将其与显照剂混合。
m
t
=
β
1
m
t
−
1
+
(
1
−
β
1
)
g
t
,
v
t
=
β
2
v
t
−
1
+
(
1
−
β
2
)
g
t
2
,
m_t=\beta_1m_{t-1}+(1-\beta_1)g_t,\quad
v_t=\beta_2v_{t-1}+(1-\beta_2)g_t^2,
m
t
​
=
β
1
​
m
t
−
1
​
+
(
1
−
β
1
​
)
g
t
​
,
v
t
​
=
β
2
​
v
t
−
1
​
+
(
1
−
β
2
​
)
g
t
2
​
,
θ
t
=
θ
t
−
1
−
η
t
(
m
t
/
(
1
−
β
1
t
)
v
t
/
(
1
−
β
2
t
)
+
ϵ
+
λ
θ
t
−
1
)
.
\theta_t=\theta_{t-1}-\eta_t\left(
\frac{m_t/(1-\beta_1^t)}{\sqrt{v_t/(1-\beta_2^t)}+\epsilon}
+\lambda\theta_{t-1}\right).
θ
t
​
=
θ
t
−
1
​
−
η
t
​
(
v
t
​
/
(
1
−
β
2
t
​
)
​
+
ϵ
m
t
​
/
(
1
−
β
1
t
​
)
​
+
λ
θ
t
−
1
​
)
.
学习率班级的定义是:
optimizer steps
在辐射积累的情况下,一个步骤可以包括几个微型坑。 继续使用的检查点不仅应该包含网络,还应该包含时间、时间、标准位置、比例混杂定义、步骤、RNG状态和数据身份/配置。 保存一个网络适合于推断,但不能复制继续培训。
模型就是这么显示的
跨步模式的分界线
zero_grad → forward → masked loss → backward → clip → optimizer → scheduler
在积累过程中,参数不应在每次微型批次后更新。体重衰减通常不会自动适用于所有的密度:二类和非皮肤化增益往往获得单独的参数组,必须记录在配置中。
适用范围。
一种卡路里固定装置不能反映密度梯度、混合区和分布区分布的分布,同一种子不能保证硬件/内核之间比比奇的再复制,来自不信任来源的检查点可以用某种格式由容器执行;安全装载和检查散列是一种单独的责任。
from math import sqrt
w_16c,g_16c,lr_16c,b1_16c,b2_16c,eps_16c,wd_16c=1.0,0.2,0.1,0.9,0.99,1e-8,0.01
m_16c=(1-b1_16c)*g_16c; v_16c=(1-b2_16c)*g_16c*g_16c
w_next_16c=w_16c-lr_16c*((m_16c/(1-b1_16c))/(sqrt(v_16c/(1-b2_16c))+eps_16c)+wd_16c*w_16c)
assert abs(w_next_16c-0.899000005)<1e-9
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
审定是固定状态,不执行延长日期。
问答培训实例:这个问题如何继续存在?
第16章Python实例
学术基础