提高学习率，来“跳出”局部最小值并找到通向全局最小值的路径。这种方式称为带重启的随机梯度下降方法。如下图 ...

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 ...

学习率衰减是一个非常有效的炼丹技巧之一，在神经网络的训练过程中，当accuracy出现震荡或loss不再下降时，进行适当的学习率衰减是一个行之有效的手段，很多时候能明显提高accuracy。 Pytorch中有两种学习率调整(衰减)方法： 使用库函数进行调整； 手动调整 ...

参考 1. torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR； 2. 余弦退火学习率_AI视觉网奇; 完 ...

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 ...

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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学习率是深度学习中的一个重要超参数，选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛。 本文主要介绍深度学习训练过程中的14种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现。 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减。 举例说明： # lr = 0.05 if epoch ...