1、learning rate

learning rate發(fā)音

英：　　美：

learning rate中文意思翻譯

常用釋義：學(xué)習率：在機器學(xué)習中

學(xué)習率

learning rate雙語(yǔ)使用場(chǎng)景

1、Compared to the standard BP, this algorithm integrated the additional momentum method with the adaptive learning rate method.───與標準BP算法比較，該系統通過(guò)結合附加動(dòng)量法和自適應學(xué)習速率形成新的BP改進(jìn)算法。

2、To determine the parameters of model on number of node in hidden layers , learning rate, coefficient of momentum.───通過(guò)反復試驗，確定了隱含層節點(diǎn)數、學(xué)習速率、動(dòng)量系數等模型參數。

3、In this algorithm, each weight has its own learning rate. Consequently, the training time was shortened obviously.───該算法使每個(gè)權都有自己的學(xué)習率，使網(wǎng)絡(luò )的訓練速度大幅度提高。

4、The serious cold had disturbed my routine even badly gotten my learning rate of progress behind.───那嚴重的感冒干擾了我的日常作息，甚至使得我的學(xué)習進(jìn)度嚴重落后。

5、This is accomplished by introducing alpha (0 1), which is called the learning rate.───這個(gè)規則通過(guò)引入 alpha (0 1) 完成。 我們把 alpha 稱(chēng)為 學(xué)習率。

6、Simulation results show that the method can reduce the on-line learning space and speed up the learning rate.───仿真實(shí)驗結果表明，由于只在高層保持在線(xiàn)學(xué)習，使學(xué)習空間得以縮小，學(xué)習時(shí)間得以縮短。

7、Restults show that the gain, learning rate and momentum are critical for network convergence and stability.───結果表明，網(wǎng)絡(luò )的增益、學(xué)習速率和動(dòng)量是影響網(wǎng)絡(luò )收斂和穩定性的關(guān)鍵參數。

8、The adaptive distributed learning rate of neural networks is developed to increase the learning speed and performance greatly.───并采用自適應分布式學(xué)習速率，大大提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的學(xué)習速度和精度。

9、can only use a big learning rate combined with a small momentum factor get a learning precision smoothly.───學(xué)習率和動(dòng)量因子大小搭配使用才能夠平穩達到學(xué)習精度。

learning rate相似詞語(yǔ)短語(yǔ)

1、disentangled learning───脫節學(xué)習

2、lifelong learning───終身學(xué)習；終生學(xué)習

3、e learning───n.網(wǎng)絡(luò )（化）學(xué)習；數字（化）學(xué)習；電子（化）學(xué)習

4、cooperative learning───合作學(xué)習，共同學(xué)習

5、altitude learning───高度學(xué)習

6、rate───n.(Rate)人名；(法、塞)拉特；n.比率，率；速度；價(jià)格；等級；vi.責罵；被評價(jià)；vt.認為；估價(jià)；責罵

7、associative learning───[心理]聯(lián)想學(xué)習；聯(lián)結式學(xué)習

8、learning tower───學(xué)習塔

9、learning───n.學(xué)習；學(xué)問(wèn)；v.學(xué)習（learn的現在分詞）

2、機器學(xué)習中，訓練數據集acc已達到1，而測試集acc不高。是否意味在訓練集、模型預測準確性已達上限？

最常見(jiàn)的原因：過(guò)擬合。

過(guò)擬合要說(shuō)起來(lái)還不少，主要包括（深度學(xué)習中）：

1. 數據量小，網(wǎng)絡(luò )復雜；
2. learning rate 比較高，又沒(méi)有設置任何過(guò)擬合的機制；

解決辦法有：

1. 簡(jiǎn)化模型，利用現有深度學(xué)習手段增加數據（翻轉、平移、隨機裁剪、imgaug）；
2. 利用dropout層；
3. 利用正則化。

這是機器學(xué)習中的一個(gè)過(guò)擬合現象，說(shuō)明你的模型訓練不夠好，還需要改進(jìn)。這并不是意味著(zhù)你的模型預測準確率達到了上限。如果單純在訓練集就達到百分百的準確度完全是有辦法的，畢竟訓練集是已知的，難的就在于如何讓他在測試集依然有較高的預測率。

在機器學(xué)習中，過(guò)擬合現象并不少見(jiàn)。問(wèn)題多半出現在模型訓練上，我知道我這樣說(shuō)很籠統，但是沒(méi)辦法，我也不知道具體指的什么算法，就只能大致說(shuō)說(shuō)。你建模的方式中間會(huì )不會(huì )出現問(wèn)題，是否可以加入一些參數進(jìn)行調節，在你的訓練過(guò)程中一點(diǎn)點(diǎn)的進(jìn)行調試。

本來(lái)機器學(xué)習這些都有很多的不確定性。所以要不斷地調試，要耐住性子。