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 a. 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：【学习笔记】Pytorch深度学习—学习率调整策略
前面的课程学习了优化器的概念，优化器中有很多超参数如学习率lr，momentum动量 weight decay系数，这些超参数中最重要的就是学习率。学习率可以直接控制模型参数更新的步伐，此外，在整个模型训练过程中学习率也不是一成不变的，而是可以调整变化的。本节内容就可以分为以下 方面展开，分别是： 为什么要调整学习率 Pytorch的六种学习率调整策略 学习率调整总结。 为什么要调整学习率 仅考虑 ...
2020-08-19 22:01 0 1151 推荐指数：
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