Examples of using Learning rate in English and their translations into Korean
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Ecclesiastic
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Programming
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Computer
If the learning rate is too small.
그래서 만약 훈련 비율이 너무 작다면.Here alpha is the learning rate.
Alpha 는 learning rate 입니다.When the learning rate is high, each successive tree.
학습률이 높을 때는, 각 연속적인 나무는.Finally, if you have chosen the learning rate which is too high.
그리고 만약 너무 적은 학습 비율을 선택한다면.So, if the learning rate is small.
그래서 만약 훈련 비율이 너무 작다면.And second, I wanna tell you how to choose the learning rate alpha or.
두 번째로는, learning rate 알파를 고르는 방법.With too small a learning rate, the network will learn forever.
학습률이 너무 작으면 네트워크가 영원히 학습하게 된다.So first, we need to find out if we are using small enough learning rate.
우선, 우리는 충분한 학습률을 사용하고 있는지 알아내야 합니다.But if your learning rate is too big then if you start off there.
그런데 만약 learning rate가 너무 크고, 여기에서 시작한다면.Same as in gradient boosting,we need to set the proper learning rate.
그래디언트 확대와 마찬가지로,우리는 적절한 학습 비율을 설정해야 합니다.W gets updated as w minus a learning rate times the derivative.
Normally, more is better but you need to offset this with the right learning rate.
일반적으로, 더 많은 것이 더 낫지만, 여러분은 이것을 올바른 학습 비율로 상쇄할 필요가 있습니다.And then, we try to find the optimal learning rate for this 100 estimators.
그 다음에 이 100개의 추정자를 위한 최적의 학습 비율을 찾고자 합니다.And the best learning rate may be 0.04 or 0.06 after duplicating the estimators.
가장 좋은 학습 비율은 추정자를 복사한 후에 0.04 또는 0.06이 될 수도 있습니다.As for the normal equation, you don't need to choose any learning rate alpha.
Normal equation은 learning rate 알파를 정할 필요가 없습니다.The learning rate\(\eta\) determines the size of the steps we take to reach a(local) minimum.
Learning rate η는 (로컬) 최소값에 도달하기 위해 취하는 단계의 크기를 결정합니다.The new research shows that ultrafast learning rates are astonishingly identical for small and large networks.
새 연구 결과에 따르면 초고속 학습 속도는 소규모 및 대규모 네트워크에서 놀랍게도 동일하다.Interestingly, many recent papers use vanilla SGD without momentum and a simple learning rate annealing schedule.
흥미롭게도 최근의 많은 논문에서는 바닐라 SGD를 모멘텀과 간단한 학습 속도 어닐링 일정없이 사용합니다.Quantifying the actual learning rate remains open and would be a great problem for RL theorists out there to study.
실제 학습률을 조절하는 문제가 남아있긴 하지만, RL 이론가들한테는 연구할 여지가 있는 훌륭한 문제가 될 것이다.Train the network using stochastic gradient descent with momentum(SGDM) with an initial learning rate of 0.01.
SGDM(Stochastic Gradient Descent with Momentum: 모멘텀을 사용한 확률적 경사하강법)을 사용하여 초기 학습률 0.01로 네트워크를 훈련시킵니다.Α in the algorithm is a learning rate that controls how much of the difference between previous Q-value and newly proposed Q-value is taken into account.
알고리즘의 (알파)는 알고리즘 내에서 이루어진 이전의 Q-값과 새로 제시된 Q-값의 차이를 컨트롤 하는 학습률 입니다.Consequently, if you care about fast convergence and train a deep or complex neural network, you should choose one of the adaptive learning rate methods.
결론적으로, 빠른 수렴을 신경 쓰고 깊거나 복잡한 신경망을 훈련하는 경우 적응 학습 속도 방법 중 하나를 선택해야합니다.Thismakes the learning rate to shrink and eventually become infinitesimally small, at which point the algorithm is no longer able to acquire additional knowledge.
이것은 차례로 학습 속도를 줄이고 궁극적으로 극히 작아지며 알고리즘이 더 이상 지식을 습득 할 수 없게됩니다.The input levels from the microphones 801 and 802 may also be independently adjusted according to a desired ICA/BSS learning rate or to allow more effective application of post processing methods.
마이크들(801, 802)로부터의 입력 레벨들은 또한, 바람직한 ICA/ BSS 학습 속도에 따라서 또는 포스트 프로세싱 방법들의 보다 효율적인 적용을 위해서 각각 조절될 수 있다.If you set a high learning rate, then your system will rapidly adapt to new data, but it will also tend to quickly forget the old data(you don't want a spam filter to flag only the latest kinds of spam it was shown).
이를 학습률 learning rate 이라고 합니다.13 학습률을 높게 하면 시스템이 데이터에 빠르게 적응하지만 예전 데이터를 금방 잊어버릴 것입니다(최근에 나타난 스팸의 종류만 걸러 낼 수 있는 스팸 필터를 원할 리는 없습니다).Here, you are not just read the'story', by creating, modifying and executing the codes, you make the'story' and get the fact about the Learning Retention Rate.
