PyTorch学习之六个学习率调整策略
PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火 ...
原文：tensorflow中的学习率调整策略
通常为了模型能更好的收敛,随着训练的进行,希望能够减小学习率,以使得模型能够更好地收敛,找到loss最低的那个点. tensorflow中提供了多种学习率的调整方式.在https: www.tensorflow.org api docs python tf compat v train搜索decay.可以看到有多种学习率的衰减策略. cosine decay exponential decay i ...
2019-11-19 10:26 0 858 推荐指数：
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