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在线学习/离线学习

作者:羽局长

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2021-04-27

一直对此感到困惑,对兄妹的解释似乎与网上

一直对此感到困惑,对兄妹的解释似乎与网上的离线不同。现在国内外有几种理解方式。

我将在这里为自己做一点笔记。如果有什么问题,我希望纠正,我将纠正它的开放的心态。

在线学习和离线学习(在线学习和离线学习)。

理解方式1:

在此培训中:

在线学习:数据点培训完成了直接更新权重(而不是批次),明白吗?直接更新重量,这里有危险!(我们不知道这次更新的权重是对还是错,如果是错误的更新,那么我们的模型很可能会逐渐走向错误的方向,并出现残差)。

离线学习:批量训练更新权重,使所有数据必须在每个训练操作(批处理)中可用,个人理解,这样偶然的错误不会导致网络走向极端。

这种理解方法更多出现在国外的论文中,即在线学习和批量学习。在国外。脱机是相应的批学习。这两种方法各有其优点,在线学习速度较快,但存在较高的残差,离线(批量)学习可以减少残差。

理解模式2:

在离线学习中,所有培训数据必须在模型培训期间可用。该模型只能在训练完成后才能使用。总之,先训练,再使用模型,训练后不需要模型。

在在线学习中,相反,在线算法按顺序处理数据。他们制作一个模型并将其付诸实践,而不必从一开始就提供完整的培训数据集。随着更多的实时数据到达,模型在操作过程中不断更新.

理解模式3:

这是“知户”中一个兄弟的解释。我还没在实际代码中见过。也许它还是太少,研究不了。让我们吃一会儿吧。

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