PyTorch學習之六個學習率調整策略
PyTorch學習率調整策略通過torch.optim.lr_scheduler接口實現。PyTorch提供的學習率調整策略分為三大類，分別是 有序調整：等間隔調整(Step)，按需調整學習率(MultiStep)，指數衰減調整(Exponential)和 余弦退火 ...
原文：tensorflow中的學習率調整策略
通常為了模型能更好的收斂,隨着訓練的進行,希望能夠減小學習率,以使得模型能夠更好地收斂,找到loss最低的那個點. tensorflow中提供了多種學習率的調整方式.在https: www.tensorflow.org api docs python tf compat v train搜索decay.可以看到有多種學習率的衰減策略. cosine decay exponential decay i ...
2019-11-19 10:26 0 858 推薦指數：
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