原文:調整學習率-torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR()方法

torch.optim.lr scheduler.MultiStepLR optimizer, milestones, gamma . , last epoch milestones為一個數組,如 , . gamma為倍數。如果learning rate開始為 . ,則當epoch為 時變為 . ,epoch 為 時變為 . 。當last epoch ,設定為初始lr。 參考博客: https: ...

2019-12-31 21:21 0 7470 推薦指數:

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pytorch中調整學習lr_scheduler機制

有的時候需要我們通過一定機制來調整學習,這個時候可以借助於torch.optim.lr_scheduler類來進行調整;一般地有下面兩種調整策略:(通過兩個例子來展示一下) 兩種機制:LambdaLR機制和StepLR機制; (1)LambdaLR機制: optimizer_G ...

Mon Jul 29 19:24:00 CST 2019 0 9443
torch.optim.Adam優化器參數學習

1.參數 https://blog.csdn.net/ibelievesunshine/article/details/99624645 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08 ...

Wed Jan 13 04:04:00 CST 2021 0 2963
Pytorch系列:(八)學習調整方法

學習調整會對網絡模型的訓練造成巨大的影響,本文總結了pytorch自帶的學習調整函數,以及其使用方法。 設置網絡固定學習 設置固定學習方法有兩種,第一種是直接設置一些學習,網絡從頭到尾都使用這個學習,一個例子如下: 第二種方法是,可以針對不同的參數設置不同的學習,設置 ...

Tue Jul 27 20:17:00 CST 2021 0 221
torch.optim.SGD

torch.optim.SGD返回一個優化器類。 sgd=torch.optim.SGD(paramater,lr=0.5); lr表示學習,paramater表示參數。 sgd.zero_grad()清除各點的梯度 sgd.step()進行一次優化 ...

Tue Jul 27 03:38:00 CST 2021 0 159
Pytorch:學習調整

PyTorch學習調整策略通過torch.optim.lr_scheduler接口實現。PyTorch提供的學習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(MultiStep),指數衰減調整(Exponential)和 余弦退火 ...

Mon Mar 02 19:06:00 CST 2020 0 774
Keras學習調整

Keras提供兩種學習適應方法,可通過回調函數實現。 1. LearningRateScheduler keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule)  該回調函數是學習調度器.  參數 schedule:函數,該函 ...

Wed Mar 20 22:49:00 CST 2019 2 3729
如何更好地調整學習

【GiantPandaCV導讀】learning rate對模型調優重要性不言而喻,想到超參數調優第一個可能想到的方法就是網格搜索Grid Search,但是這種方法需要大量的計算資源。之前使用fastai的時候發現其集成了一個功能叫lr_finder(), 可以快速找到合適的學習,本文就主要 ...

Tue Jul 06 17:33:00 CST 2021 0 185
torch.optim優化算法理解之optim.Adam()

torch.optim是一個實現了多種優化算法的包,大多數通用的方法都已支持,提供了豐富的接口調用,未來更多精煉的優化算法也將整合進來。 為了使用torch.optim,需先構造一個優化器對象Optimizer,用來保存當前的狀態,並能夠根據計算得到的梯度來更新參數。 要構建一個優化器 ...

Thu Jul 04 04:29:00 CST 2019 0 2159
 
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