Training Deep Networks without Learning Rates Through Coin Betting
Training Deep Networks without Learning Rates Through Coin Betting
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通过硬币投注训练深度网络，无需学习率
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Tommasi, Tatiana
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Orabona, Francesco;Tommasi, Tatiana
开发 Adaptive Boost 方法并使用该方法分析铁中的碳扩散 [MD 奖获得者]
DOI：
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发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
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作者：
石井明男;尾方成信;君塚肇
通讯作者：
君塚肇
通过在线调理减少遗憾
DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
arXiv.org
影响因子：
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作者：
Matthew J. Streeter;H. B. McMahan
通讯作者：
H. B. McMahan
具有无约束域和损失的在线凸优化
DOI：
10.48550/arxiv.2203.10327
发表时间：
2017
期刊：
ArXiv
影响因子：
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作者：
Ashok Cutkosky;K. Boahen
通讯作者：
K. Boahen