在每个学习率周期的末尾,第二个模型的当前权重将用来更新个模型的权重(公式如上)。因此,在训练阶段,只需训练一个模型,并在内存中储存两个模型。预测时只需要平均模型,基于其进行预测将比之前描述的集成快很多,因为在那种集成中,你需要使用多个模型进行预测,后再进行平均。
7、逛论坛,子:一些权重高的论坛我们可以申请,但是要对这个论坛有所了解(对于这点,我也在研究中,不便多说)
8、网上多加一些SEO的群:不懂就问,讨论知识,这点很重要有些时候我们回忽略百度的新变化,而群里会时间发布;
9、了解百度站长工具:时刻注意百度新动态,对于站长工具他的强大型,只有自己去把握了。
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)。
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