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machine-learning - 为什么我们需要纪元？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:34:03

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在类(class)中没有关于纪元的内容，但在实践中它们无处不在。如果优化器一次性找到了最佳权重，为什么我们还需要它们呢？为什么模型会改进？

最佳答案

通常，每当你想要优化时，你都会使用梯度下降。梯度下降有一个称为学习率的参数。仅在一次迭代中，您无法保证梯度下降算法会以指定的学习率收敛到局部最小值。这就是为什么要再次迭代以使梯度下降更好地收敛的原因。

通过观察学习曲线来改变每个时期的学习率以获得更好的收敛也是一个很好的做法。

关于machine-learning - 为什么我们需要纪元？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42716181/

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