tensorflow设置不同层不同学习率
1.先输出层的参数变量 train_op1 = GradientDescentOptimizer(0.00001).minimize(loss, var_list=var1) 优化方法可以修改 train_op2 = GradientDescentOptimizer ...
原文：pytorch 不同学习率设置方法
最近注意到在一些caffe模型中，偏置项的学习率通常设置为普通层的两倍。具体原因可以参考 https: datascience.stackexchange.com questions why is the learning rate for the bias usually twice as large as the the lr for t ，貌似没有文章提到这个。 Pytorch中也提供了对不 ...
2018-11-13 16:00 0 6098 推荐指数：
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