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 a. 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：【學習筆記】Pytorch深度學習—學習率調整策略
前面的課程學習了優化器的概念，優化器中有很多超參數如學習率lr，momentum動量 weight decay系數，這些超參數中最重要的就是學習率。學習率可以直接控制模型參數更新的步伐，此外，在整個模型訓練過程中學習率也不是一成不變的，而是可以調整變化的。本節內容就可以分為以下 方面展開，分別是： 為什么要調整學習率 Pytorch的六種學習率調整策略 學習率調整總結。 為什么要調整學習率 僅考慮 ...
2020-08-19 22:01 0 1151 推薦指數：
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