概念 之前一直对“权重衰减”和“学习率衰减”存在误解,我甚至一度以为它们是同一个东西,以至于使用的时候感觉特别困惑。在优化器中使用了“权重衰减”,竟然发现模型的准确率下降了,假如它们是同一个东西,至少应该是学得慢,而不是学坏了。因此,专门查了一下资料,了解两者的区别,这篇随笔做一下记录 ...
根据 caffe src caffe proto caffe.proto 里面的文件,可以看到它有以下几种学习率的衰减速机制: . fixed: 在训练过程中,学习率不变 . step: 它的公式可以表示:, 所以呢,它的学习率的变化就像台价一样 step by step 的 其中的 gamma 与 stepsize需要设置的 .exp : 表示指数型的 公式为: 其中参数 gamma 需要设置 ...
2017-08-07 09:41 0 4986 推荐指数:
概念 之前一直对“权重衰减”和“学习率衰减”存在误解,我甚至一度以为它们是同一个东西,以至于使用的时候感觉特别困惑。在优化器中使用了“权重衰减”,竟然发现模型的准确率下降了,假如它们是同一个东西,至少应该是学得慢,而不是学坏了。因此,专门查了一下资料,了解两者的区别,这篇随笔做一下记录 ...
学习率衰减是一个非常有效的炼丹技巧之一,在神经网络的训练过程中,当accuracy出现震荡或loss不再下降时,进行适当的学习率衰减是一个行之有效的手段,很多时候能明显提高accuracy。 Pytorch中有两种学习率调整(衰减)方法: 使用库函数进行调整; 手动调整 ...
1.介绍 转自:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 在训练到一定阶段后,学习率可能会产生震荡,但是一开始用小的学习率的话,训练速度会很慢。 学习率衰减(learning rate ...
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Tensorflow实现各种学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少 ...
前言 今天用到了PyTorch里的CosineAnnealingLR,也就是用余弦函数进行学习率的衰减。 下面讲讲定义CosineAnnealingLR这个类的对象时输入的几个参数是什么,代码示例就不放了。 正文 optimizer 需要进行学习率衰减的优化器变量 ...
文章来自Microstrong的知乎专栏,仅做搬运。原文链接 1. 权重衰减(weight decay) L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上 ...
pytorch实现学习率衰减 目录 pytorch实现学习率衰减 手动修改optimizer中的lr 使用lr_scheduler LambdaLR——lambda函数衰减 StepLR——阶梯式衰减 ...