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 ...

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 ...

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 ...

问题描述 在深度学习的过程中，会需要有调节学习率的需求，一种方式是直接通过手动的方式进行调节，即每次都保存一个checkpoint，但这种方式的缺点是需要盯着训练过程，会很浪费时间。因此需要设定自动更新学习率的方法，让模型自适应地调整学习率。 解决思路 通过epoch来动态调整 ...

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 ...

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 ...

　　在神经网络训练时，还涉及到一些tricks，如网络权重的初始化方法，优化器种类（权重更新），图片预处理等，继续填坑。 1. 神经网络初始化（Network Initialization ） 　 ...

　　在炼丹师的路上越走越远，开始入手pytorch框架的学习，越炼越熟吧。。。 1. 张量的创建和操作 　　创建为初始化矩阵，并初始化 　　随机数矩阵 　　tensor类型和形状 　　tensor和numpy（array）的相互 ...