快照集成(Snapshot Ensembling)
初,SGD 会在权值空间中跳出一大步。接着,由于余弦退火,学习率会逐渐降低,SGD 将逐渐收敛于某个局部解,算法将保存一个模型的「快照」,把它加入集成模型。接着学习率重置为高值,SGD 再次迈一大步,找到另一个局部极值,以此类推。
快照集成的周期长度为 20 到 40 个 epoch。较长的学习率周期是为了在权值空间中找到足够具有差异化的模型,以发挥集成的优势。如果模型太相似,那么集成模型中不同网络的预测将会过于接近,以至于集成并不会带来多大益处了。
快照集成表现优异,提升了模型的表现,但快速几何集成效果更好。
快速几何集成(Fast Geometric Ensembling,FGE)
《DNNs 的损失表面、模式连接和快速集成》中提出的快速几何集成 FGE 和快照集成非常像,但是也有一些独特的特点。它们的不同主要有两点。,快速几何集成使用线性分段周期学习率规划,而不是余弦变化。第二,FGE 的周期长度要短得多——2 到 4 个 epoch。乍一看大家肯定直觉上觉得这么短的周期是不对的,因为每个周期结束的时候的得到的模型互相之间离得太近了,这样得到的集成模型没有什么优势。然而作者们发现,在足够不同的模型之间,存在着损失较低的连通路径。我们有机会沿着这些路径用较小的步长行进,同时这些模型也能够有足够大的差异,足够发挥集成的优势。因此,相比快照集成, FGE 表现更好,搜寻模型的步长更小(这也使其训练更快)。
网络优化篇:我的SEO经验分享
下面和大家谈谈我眼中的SEO,我只做百度优化,但开始对百度并不了解,只是加文章,更新,对于蜘蛛的爬行也懂,后来经过几个月的学习我开始慢慢注意一些细节,其实SEO并不难,只是太琐碎了,让我们没有耐性去学习;在百度优化上我有一下几个经验,希望和大家分享一下:
1、关键词:关键词的选取是很重要的,一个站如果有多个词,我们可以先做相对比较简单的,这样有利于百度的收录,等到有啦效果我们在做其他的词;
具有固定的工作场合,有一定运营时间的公司才是你挑选的**。假如一家公司的能运营一段较久的时间,那就说明这家公司能让顾客的信任,并且公司的服务质量是有保证的。公司工作场所不一定需要富丽的,但是公司运营时间却是一个有利的**。三天打鱼两天晒网的工作态度,这样的公司根本就不能运营持久的。
4.假如一个技术都没有的公司,你会放心让他们做吗?
每一个有保证有能力的公司都会有属于自己的技术保证。不同地区、不同行业的信赖,而且自己企业的排名保证也是一张好的名片。保证不是嘴里吐出来的话语,当你选择一个建设公司的时候,你是看他们给的图片还是实例呢?当然是实例。图片稍有技术的人都能做出来,可是真正的例子才是公司经营的支柱。
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