在TensorFlow的优化器中， 都要设置学习率。学习率是在精度和速度之间找到一个平衡： 学习率太大，训练的速度会有提升，但是结果的精度不够，而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况。 学习率太小，精度会有所提升，但是训练的速度慢，耗费较多的时间。 因而我们可以使用退化学习率，又称为衰减学习率 ...

最近看北京大学曹建老师的TensorFlow搭建神经网络，在指数衰减学习率中，了解到指数衰减学习率的强大。由此写一些自己在学习中的感悟和启发。 大家都知道在设定学习率时，如果偏大会发生动荡不收敛，如果偏小则收敛速度慢。那么有没有一个好的方法可以让可以让学习率变化，并随着训练轮数由大到小进行 ...

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 ...

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 ...

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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训练太慢。 所以我们通常会采用指数衰减学习率来优化这个问题，exponential_decay可以通 ...

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 ...