学习率调整 找到一个好的学习速度可能会非常棘手。 如果设置太高，训练实际上可能偏离（如我们在第 4 章）。 如果设置得太低，训练最终会收敛到最佳状态，但这需要很长时间。 如果将其设置得太高，开始的进度会非常快，但最终会在最优解周围跳动，永远不会安顿下来（除非您使用自适应学习率优化算法，如 AdaGrad，RMSProp 或 Adam，但是 即使这样可能需...

gRPC学习笔记 来源(书栈小编注) gRPC学习笔记 gRPC 是 google 最新发布(开始于2015年2月，1.0正式版本发布于2016年8月)的开源 RPC 框架, 声称是”一个高性能，开源，将移动和HTTP/2放在首位的通用的RPC框架.”. 技术栈非常的新, 基于HTTP/2, netty4.1, proto3, 拥有非常丰富而实用的...

Angel中的计算图 Angel中的层 Angel中优化器 Angel中的损失函数 Angel中的传输函数 Angel中的学习率Decay

ELF学习框架 背景 结论 性能对比报告 算法总耗时 子任务耗时 结论 ELF学习框架 应用案例3：ELF学习框架 背景 ELF(Essential/Extreme/Excellent Learning Framework) 框架为公司内外的大数据应用提供学习/挖掘算法开发支持。 平台主要包括数据迭代处理的框架支持，并行计算过程中的通信...

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机器学习插件 版本：v1.8 机器学习插件 机器学习插件分为模型训练和模型服务两个插件，使用如下命令安装插件： vela addon enable model - training vela addon enable model - serving 模型训练插件中含有 model-training 和 jupyter-notebook ...

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