The learning rate is usually determ

The learning rate is usually determined prior to training and while it can remain fixed during training, more sophisticated training algorithms can vary this value as training proceeds. The learning rate should ideally be decreased as training progresses , since the network weights tend to approximate the desired function more closely as training continues.

Kết quả (Việt) 1:

Tỷ lệ học tập thường được xác định trước khi đào tạo và trong khi nó có thể vẫn cố định trong thời gian đào tạo, các thuật toán phức tạp hơn của đào tạo có thể thay đổi giá trị này như huấn luyện tiến hành. Tỷ lệ học tập lý tưởng nên được giảm theo tiến hành huấn luyện, kể từ khi trọng lượng mạng có xu hướng để xác định các chức năng bạn muốn thêm chặt chẽ như đào tạo tiếp tục.

Kết quả (Việt) 2:

Tỷ lệ học thường được xác định trước khi đào tạo và trong khi nó có thể vẫn cố định trong thời gian đào tạo, đào tạo các thuật toán phức tạp hơn có thể thay đổi giá trị này là tiền đào tạo. Tỷ lệ học tập lý tưởng nên được giảm như đào tạo tiến triển, vì trọng lượng mạng có xu hướng gần đúng các chức năng mong muốn chặt chẽ hơn như đào tạo tiếp tục.