目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一 ...
关于learning rate decay的问题,pytorch . 以上的版本已经提供了torch.optim.lr scheduler的一些函数来解决这个问题。 我在迭代的时候使用的是下面的方法。 classtorch.optim.lr scheduler.MultiStepLR optimizer,milestones,gamma . ,last epoch ...
2018-08-04 09:44 0 3288 推荐指数:
目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一 ...
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 ...
1.学习率 (learning rate) 学习率 (learning rate),控制模型的学习进度 : 学习率(Learning Rate,常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低,沿着向下的斜率就越慢。虽然这可能是一个好主意(使用低学习率 ...
在训练人脸属性网络时,发现在优化器里增加weight_decay=1e-4反而使准确率下降 pytorch论坛里说是因为pytorch对BN层的系数也进行了weight_decay,导致BN层的系数趋近于0,使得BN的结果毫无意义甚至错误 当然也有办法不对BN层进行weight_decay ...
无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo. 我们会使用一个 ...
Learning rate这件小事 1. Learning Rate Finder Deep learning models are typically trained by a stochastic gradient descent optimizer. ...
https://www.zhihu.com/question/64134994 1、增加batch size会使得梯度更准确,但也会导致variance变小,可能会使模型陷入局部最优; 2、因此增大batch size通常要增大learning rate,比如batch size增大m倍,lr ...