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我的博客即将入驻“云栖社区”，诚邀技术同仁一同入驻。
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2018-10-26
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深度探索自适应学习率调整策略在深度学习优化中的应用
【5月更文挑战第17天】
在深度学习的复杂网络结构中，学习率扮演着至关重要的角色。一个合适的学习率可以加快收敛速度，避免陷入局部最小值，并提高模型性能。然而，固定的学习率往往难以适应不同阶段的训练需求。因此，自适应学习率调整策略应运而生，其通过动态调整学习率以响应训练过程中的变化，从而提升优化效率。本文将深入分析几种先进的自适应学习率方法，探讨它们的工作原理、优缺点及在实际问题中的应用效果。
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ConcurrentHashMap
包
可以看到这个 ConcurrentHashMap 是位于并发包下面的， 这可是大名鼎鼎的 JUC 呀
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嘿嘿~ 我们知道这个 HashMap 是线程不安全的~ ，而 线程安全的 Map 就有这个 HashTable 还有这个 ConcurrentHashMap 。
看到这里不知道小伙伴们会不会 有个小小的疑惑 ？
(・∀・(・∀・(・∀・*)
为啥有了 HashTable 还要再设计这个 Concurre
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