深度学习训练过程中的学习率衰减策略及pytorch实现
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 ...
原文：网络训练过程中：学习率/lr、损失函数的系数/lossCoeff、训练代数/epoch，与模型收敛之间的关系
在epoch超过阈值的前提下， lr lossCoeff epoch 的值也超过一定的阈值，才能使得训练结束后模型收敛。 在上面这个例子中，满足 epoch geq 的前提， epoch lr lossCoeff 都可以满足最终data 的值 。 一定范围内，epoch的值越大，lr和lossCoeff越小，data 的值与 越接近。 比如 epoch ,lr . ,lossCoeff . 这也 ...
2021-07-13 15:30 0 158 推荐指数：
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