原文:调整学习率-torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR()方法

torch.optim.lr scheduler.MultiStepLR optimizer, milestones, gamma . , last epoch milestones为一个数组,如 , . gamma为倍数。如果learning rate开始为 . ,则当epoch为 时变为 . ,epoch 为 时变为 . 。当last epoch ,设定为初始lr。 参考博客: https: ...

2019-12-31 21:21 0 7470 推荐指数:

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pytorch中调整学习lr_scheduler机制

有的时候需要我们通过一定机制来调整学习,这个时候可以借助于torch.optim.lr_scheduler类来进行调整;一般地有下面两种调整策略:(通过两个例子来展示一下) 两种机制:LambdaLR机制和StepLR机制; (1)LambdaLR机制: optimizer_G ...

Mon Jul 29 19:24:00 CST 2019 0 9443
torch.optim.Adam优化器参数学习

1.参数 https://blog.csdn.net/ibelievesunshine/article/details/99624645 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08 ...

Wed Jan 13 04:04:00 CST 2021 0 2963
Pytorch系列:(八)学习调整方法

学习调整会对网络模型的训练造成巨大的影响,本文总结了pytorch自带的学习调整函数,以及其使用方法。 设置网络固定学习 设置固定学习方法有两种,第一种是直接设置一些学习,网络从头到尾都使用这个学习,一个例子如下: 第二种方法是,可以针对不同的参数设置不同的学习,设置 ...

Tue Jul 27 20:17:00 CST 2021 0 221
torch.optim.SGD

torch.optim.SGD返回一个优化器类。 sgd=torch.optim.SGD(paramater,lr=0.5); lr表示学习,paramater表示参数。 sgd.zero_grad()清除各点的梯度 sgd.step()进行一次优化 ...

Tue Jul 27 03:38:00 CST 2021 0 159
Pytorch:学习调整

PyTorch学习调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习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(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火 ...

Mon Mar 02 19:06:00 CST 2020 0 774
Keras学习调整

Keras提供两种学习适应方法,可通过回调函数实现。 1. LearningRateScheduler keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule)  该回调函数是学习调度器.  参数 schedule:函数,该函 ...

Wed Mar 20 22:49:00 CST 2019 2 3729
如何更好地调整学习

【GiantPandaCV导读】learning rate对模型调优重要性不言而喻,想到超参数调优第一个可能想到的方法就是网格搜索Grid Search,但是这种方法需要大量的计算资源。之前使用fastai的时候发现其集成了一个功能叫lr_finder(), 可以快速找到合适的学习,本文就主要 ...

Tue Jul 06 17:33:00 CST 2021 0 185
torch.optim优化算法理解之optim.Adam()

torch.optim是一个实现了多种优化算法的包,大多数通用的方法都已支持,提供了丰富的接口调用,未来更多精炼的优化算法也将整合进来。 为了使用torch.optim,需先构造一个优化器对象Optimizer,用来保存当前的状态,并能够根据计算得到的梯度来更新参数。 要构建一个优化器 ...

Thu Jul 04 04:29:00 CST 2019 0 2159
 
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