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：学习率策略之 burn-in
darknet的cfg文件中有一个配置参数: burn in burn in 这个参数在caffe中是没有的，一旦设置了这个参数，当update num小于burn in时，不是使用配置的学习速率更新策略，而是按照下面的公式更新 lr base lr power batch num burn in,pwr 其背后的假设是：全局最优点就在网络初始位置附近，所以训练开始后的burn in次更新，学习 ...
2021-04-13 12:38 0 546 推荐指数：
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