提高學習率,來“跳出”局部最小值並找到通向全局最小值的路徑。這種方式稱為帶重啟的隨機梯度下降方法。如下圖 ...
前言 今天用到了PyTorch里的CosineAnnealingLR,也就是用余弦函數進行學習率的衰減。 下面講講定義CosineAnnealingLR這個類的對象時輸入的幾個參數是什么,代碼示例就不放了。 正文 optimizer 需要進行學習率衰減的優化器變量 T max Cosine是個周期函數嘛,這里的T max就是這個周期的一半 如果你將T max設置為 ,則學習率衰減的周期是 個epo ...
2020-03-26 12:51 0 7533 推薦指數:
提高學習率,來“跳出”局部最小值並找到通向全局最小值的路徑。這種方式稱為帶重啟的隨機梯度下降方法。如下圖 ...
pytorch實現學習率衰減 目錄 pytorch實現學習率衰減 手動修改optimizer中的lr 使用lr_scheduler LambdaLR——lambda函數衰減 StepLR——階梯式衰減 ...
學習率衰減是一個非常有效的煉丹技巧之一,在神經網絡的訓練過程中,當accuracy出現震盪或loss不再下降時,進行適當的學習率衰減是一個行之有效的手段,很多時候能明顯提高accuracy。 Pytorch中有兩種學習率調整(衰減)方法: 使用庫函數進行調整; 手動調整 ...
參考 1. torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR; 2. 余弦退火學習率_AI視覺網奇; 完 ...
概念 之前一直對“權重衰減”和“學習率衰減”存在誤解,我甚至一度以為它們是同一個東西,以至於使用的時候感覺特別困惑。在優化器中使用了“權重衰減”,竟然發現模型的准確率下降了,假如它們是同一個東西,至少應該是學得慢,而不是學壞了。因此,專門查了一下資料,了解兩者的區別,這篇隨筆做一下記錄 ...
1.介紹 轉自:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468 在訓練到一定階段后,學習率可能會產生震盪,但是一開始用小的學習率的話,訓練速度會很慢。 學習率衰減(learning rate ...
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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 ...