目錄 梯度下降法更新參數 Adam 更新參數 Adam + 學習率衰減 Adam 衰減的學習率 References 本文先介紹一 ...
關於learning rate decay的問題,pytorch . 以上的版本已經提供了torch.optim.lr scheduler的一些函數來解決這個問題。 我在迭代的時候使用的是下面的方法。 classtorch.optim.lr scheduler.MultiStepLR optimizer,milestones,gamma . ,last epoch ...
2018-08-04 09:44 0 3288 推薦指數:
目錄 梯度下降法更新參數 Adam 更新參數 Adam + 學習率衰減 Adam 衰減的學習率 References 本文先介紹一 ...
文章來自Microstrong的知乎專欄,僅做搬運。原文鏈接 1. 權重衰減(weight decay) L2正則化的目的就是為了讓權重衰減到更小的值,在一定程度上減少模型過擬合的問題,所以權重衰減也叫L2正則化。 1.1 L2正則化與權重衰減系數 L2正則化就是在代價函數后面再加上 ...
1.學習率 (learning rate) 學習率 (learning rate),控制模型的學習進度 : 學習率(Learning Rate,常用η表示。)是一個超參數,考慮到損失梯度,它控制着我們在多大程度上調整網絡的權重。值越低,沿着向下的斜率就越慢。雖然這可能是一個好主意(使用低學習率 ...
在訓練人臉屬性網絡時,發現在優化器里增加weight_decay=1e-4反而使准確率下降 pytorch論壇里說是因為pytorch對BN層的系數也進行了weight_decay,導致BN層的系數趨近於0,使得BN的結果毫無意義甚至錯誤 當然也有辦法不對BN層進行weight_decay ...
無論是深度學習還是機器學習,大多情況下訓練中都會遇到這幾個參數,今天依據我自己的理解具體的總結一下,可能會存在錯誤,還請指正. learning_rate , weight_decay , momentum這三個參數的含義. 並附上demo. 我們會使用一個 ...
Learning rate這件小事 1. Learning Rate Finder Deep learning models are typically trained by a stochastic gradient descent optimizer. ...
https://www.zhihu.com/question/64134994 1、增加batch size會使得梯度更准確,但也會導致variance變小,可能會使模型陷入局部最優; 2、因此增大batch size通常要增大learning rate,比如batch size增大m倍,lr ...