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 ...
.介绍 转自:https: blog.csdn.net program developer article details 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 decay 就是一种可以平衡这两者之间矛盾的解决方案。学习率衰减的基本思想是:学习率随着训练的进行逐渐衰减。 学习率衰减基本有两种实现方法: 线性 ...
2021-01-07 12:02 0 313 推荐指数:
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 ...
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Tensorflow实现各种学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少 ...
前言 今天用到了PyTorch里的CosineAnnealingLR,也就是用余弦函数进行学习率的衰减。 下面讲讲定义CosineAnnealingLR这个类的对象时输入的几个参数是什么,代码示例就不放了。 正文 optimizer 需要进行学习率衰减的优化器变量 ...
文章来自Microstrong的知乎专栏,仅做搬运。原文链接 1. 权重衰减(weight decay) L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上 ...
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 ...
根据 caffe/src/caffe/proto/caffe.proto 里面的文件,可以看到它有以下几种学习率的衰减速机制: 1. fixed: 在训练过程中,学习率不变; 2. step: 它的公式可以表示:, 所以呢,它的学习率的变化就像台价一样;step by step ...
在TensorFlow的优化器中, 都要设置学习率。学习率是在精度和速度之间找到一个平衡: 学习率太大,训练的速度会有提升,但是结果的精度不够,而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况。 学习率太小,精度会有所提升,但是训练的速度慢,耗费较多的时间。 因而我们可以使用退化学习率,又称为衰减学习率 ...