文件名称：蔡氏电路matlab仿真代码-drmad:博士
文件大小：325KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 10:19:58
系统开源
蔡氏电路matlab仿真代码博士 本文的源代码：。 什么是DrMAD？ DrMAD是一种基于自动微分的超参数调整方法，这是机器学习中最常用的方法。 DrMAD可以为GPU上的深层模型调整数千个连续的超参数（例如，每个神经元的L1规范）。 AD与贝叶斯优化（BO） BO作为一种全局优化方法，几乎无法支持调整20个以上的超参数，因为它会将学习算法调整为黑匣子，并且只能在收敛后获得反馈信号。 同样，BO调整的学习速率对于所有迭代都是固定的。 AD与符号微分（由Mathematica使用）和数值微分不同。 作为基于梯度信息的局部优化方法，AD可以在每次迭代后利用反馈信号，并且可以通过使用超参数的（超）梯度来调整超参数的超数。 如果您想深入了解AD技术，请查看此内容。 因此，AD可以调整数十万个常数（例如，每个神经元的L1范数）或动态（例如，每个迭代的每个神经元的学习率）超参数。 计算这些（超）梯度的标准方法涉及计算的前向和后向传递。 但是，向后传递通常需要消耗无法承受的内存（例如，用于MNIST数据集的TB的RAM）来存储所有中间变量，以exactly逆转正向训练过程。 超梯度，后退近似