深度學習訓練過程中的學習率衰減策略及pytorch實現
學習率是深度學習中的一個重要超參數，選擇合適的學習率能夠幫助模型更好地收斂。 本文主要介紹深度學習訓練過程中的14種學習率衰減策略以及相應的Pytorch實現。 1. StepLR 按固定的訓練epoch數進行學習率衰減。 舉例說明： # lr = 0.05 if epoch ...
原文：在訓練的過程中降低學習率
隨着學習的進行，深度學習的學習速率逐步下降 為什么比 固定的學習速率 得到的結果更加准確 如上圖所示，曲線代表損失值，小球一開始位於 處，假設學習速率設置為 v，那么根據梯度下降，損失值將在 之間來回移動，無法到達最小值 處。要想到達 ，只能降低學習速率。 keras中實現方法： learning rate reduction ReduceLROnPlateau monitor val acc , ...
2018-07-01 19:58 0 3489 推薦指數：
相關推薦
實現能夠在訓練過程中手動更改學習率
在深度學習框架PyTorch一書的學習-第六章-實戰指南和pytorch Debug —交互式調試工具Pdb (ipdb是增強版的pdb)-1-在pytorch中使用 和 pytorch實現性別檢測三篇文章的基礎上寫的這篇文章 之前我們使用的是： 去自動遞減學習率，但是這種 ...
網絡訓練過程中：學習率/lr、損失函數的系數/lossCoeff、訓練代數/epoch，與模型收斂之間的關系
在epoch超過閾值的前提下，\(lr*lossCoeff*epoch\)的值也超過一定的閾值，才能使得訓練結束后模型收斂。 在上面這個例子中，滿足\(epoch\geq150\)的前提，\(epoch*lr*lossCoeff=1500\)都可以滿足最終data1的值 ...
實時繪制訓練過程中損失和准確率的變化趨勢 python keras jupyter notebook
本文轉自：https://www.jianshu.com/p/a9247add0046 livelossplot 這款工具用於實時繪制訓練時的損失和准確率，方便好用，不需要自己另外再寫 plot 函數。Keras 和 PyTorch 中都可以使用。之前推薦過給朋友，最近自己才用上，感覺真的超 ...
Tensorflow學習筆記6：解決tensorflow訓練過程中GPU未調用問題
1、發現問題 目前模型訓練一次需要11秒左右，懷疑GPU沒有成功調用 查看GPU是否成功調用，nvidia-smi，nvidia-smi 命令解讀 發現沒有相關GPU的進程在跑，GPU沒有被調用，什么問題？需要去查找下原因，首先想 ...
tensorflow訓練過程中內存溢出
罪魁禍首是 訓練過程中給模型傳值時的如下語句： 而其中函數seq2embeded（）中用到了tensorflow的運算： 這兩句會增加graph節點，使得圖在訓練過程中不斷增大，就會不斷消耗內存。 教訓： 訓練過程中 ...
用caffe訓練openpose過程中，出現異常
*** Aborted at 1509437177 (unix time) try "data -d @1509437177" if you are using GNU date *** 訓練過程中出現上圖錯誤。初步猜想是數據集的原因。重新下載了lmdb數據，等待測試。 訓練過程中 ...
關於降低軟件開發過程中溝通成本的思考
在《人月神話》中，Brooks強調了這樣一個觀點：增加人手並不會加快軟件工程的進度。其中一個很重要的原因就是：增加人手會增加整個團隊的溝通成本，這些增加的溝通成本會抵消掉新人帶來的工作量。在我看來，這不是絕對的，我們有辦法使增加的溝通成本低於增加的工作量，從而加快項目的進度。 先介紹一下這邊文章 ...