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 ...
.介紹 轉自:https: blog.csdn.net program developer article details 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 decay 就是一種可以平衡這兩者之間矛盾的解決方案。學習率衰減的基本思想是:學習率隨着訓練的進行逐漸衰減。 學習率衰減基本有兩種實現方法: 線性 ...
2021-01-07 12:02 0 313 推薦指數:
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 ...
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Tensorflow實現各種學習率衰減 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 參考文獻 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 學習率衰減(learning rate decay) 加快學習算法的一個辦法就是隨時間慢慢減少 ...
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 ...
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 ...
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 ...
根據 caffe/src/caffe/proto/caffe.proto 里面的文件,可以看到它有以下幾種學習率的衰減速機制: 1. fixed: 在訓練過程中,學習率不變; 2. step: 它的公式可以表示:, 所以呢,它的學習率的變化就像台價一樣;step by step ...
在TensorFlow的優化器中, 都要設置學習率。學習率是在精度和速度之間找到一個平衡: 學習率太大,訓練的速度會有提升,但是結果的精度不夠,而且還可能導致不能收斂出現震盪的情況。 學習率太小,精度會有所提升,但是訓練的速度慢,耗費較多的時間。 因而我們可以使用退化學習率,又稱為衰減學習率 ...