本文主要是介绍神经网络中 warmup 策略为什么有效，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
这个问题目前还没有被充分证明，我们只能从直觉上和已有的一些论文[1,2,3]得到推测：
- 有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳
- 有助于保持模型深层的稳定性
下面来看一下为什么warmup会有这样的效果。
这篇关于神经网络中 warmup 策略为什么有效的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
神经网络中 warmup 策略为什么有效
http://www.chinasem.cn/article/947143。
23002807@qq.com
相关文章
在JS中的设计模式的单例模式、策略模式、代理模式、原型模式浅讲
1. 单例模式（Singleton Pattern） 确保一个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。 示例代码： class Singleton {constructor() {if (Singleton.instance) {return Singleton.instance;}Singleton.instance = this;this.data = [];}addData(value)
浅谈主机加固，六种有效的主机加固方法
在数字化时代，数据的价值不言而喻，但随之而来的安全威胁也日益严峻。从勒索病毒到内部泄露，企业的数据安全面临着前所未有的挑战。为了应对这些挑战，一种全新的主机加固解决方案应运而生。 MCK主机加固解决方案，采用先进的安全容器中间件技术，构建起一套内核级的纵深立体防护体系。这一体系突破了传统安全防护的局限，即使在管理员权限被恶意利用的情况下，也能确保服务器的安全稳定运行。 普适主机加固措施：
图神经网络模型介绍（1）
我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型，并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络 谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络：谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 （1）谱图卷积网络 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积，即F{f*g}
Flink任务重启策略
概述 Flink支持不同的重启策略，以在故障发生时控制作业如何重启集群在启动时会伴随一个默认的重启策略，在没有定义具体重启策略时会使用该默认策略。如果在工作提交时指定了一个重启策略，该策略会覆盖集群的默认策略默认的重启策略可以通过 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 指定。配置参数 restart-strategy 定义了哪个策略被使用。常用的重启策略： 固定间隔 (Fixe
机器学习之监督学习（三）神经网络
机器学习之监督学习（三）神经网络基础 0. 文章传送1. 深度学习 Deep Learning深度学习的关键特点深度学习VS传统机器学习 2. 生物神经网络 Biological Neural Network3. 神经网络模型基本结构模块一：TensorFlow搭建神经网络 4. 反向传播梯度下降 Back Propagation Gradient Descent模块二：激活函数 activ
Java后端微服务架构下的API限流策略：Guava RateLimiter
Java后端微服务架构下的API限流策略：Guava RateLimiter 大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！ 在微服务架构中，API限流是保护服务不受过度使用和拒绝服务攻击的重要手段。Guava RateLimiter是Google开源的Java库中的一个组件，提供了简单易用的限流功能。 API限流概述 API限流通过控制请求的速率来防止
损坏SD数据恢复的8种有效方法
SD卡被用于许多不同的产品来存储重要数据，如图片和重要的商业文件。如果您的SD卡坏了，您需要SD数据恢复来获取您的信息。通过从损坏的SD卡中取回数据，您可以确保重要文件不会永远丢失，这对于工作或个人原因是非常重要的。 有许多东西会损坏SD卡，因此有必要从中恢复数据。处理不当，如打碎或沾湿，会使卡无法使用。文件系统中的错误或错误倾倒都可能导致损坏。另一个需要好的SD卡恢复软件的常见问题是意外删除文
未雨绸缪：环保专包二级资质续期工程师招聘时间策略
对于环保企业而言，在二级资质续期前启动工程师招聘的时间规划至关重要。考虑到招聘流程的复杂性、企业内部需求的变化以及政策标准的更新，建议环保企业在二级资质续期前至少提前6至12个月启动工程师招聘工作。这个时间规划可以细化为以下几个阶段： 一、前期准备阶段（提前6-12个月） 政策与标准研究： 深入研究国家和地方关于环保二级资质续期的最新政策、法规和标准，了解对工程师的具体要求。评估政策变化可
面对Redis数据量庞大时的应对策略
面对Redis数据量庞大时的应对策略，我们可以从多个维度出发，包括数据分片、内存优化、持久化策略、使用集群、硬件升级、数据淘汰策略、以及数据结构选择等。以下是对这些策略的详细探讨： 一、数据分片（Sharding） 当Redis数据量持续增长，单个实例的处理能力可能达到瓶颈。此时，可以通过数据分片将数据分散存储到多个Redis实例中，以实现水平扩展。分片的主要策略包括： 一致性哈希：使用一