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 ...

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 ...

問題描述 在深度學習的過程中，會需要有調節學習率的需求，一種方式是直接通過手動的方式進行調節，即每次都保存一個checkpoint，但這種方式的缺點是需要盯着訓練過程，會很浪費時間。因此需要設定自動更新學習率的方法，讓模型自適應地調整學習率。 解決思路 通過epoch來動態調整 ...

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 ...

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 ...

　　在神經網絡訓練時，還涉及到一些tricks，如網絡權重的初始化方法，優化器種類（權重更新），圖片預處理等，繼續填坑。 1. 神經網絡初始化（Network Initialization ） 　 ...

　　在煉丹師的路上越走越遠，開始入手pytorch框架的學習，越煉越熟吧。。。 1. 張量的創建和操作 　　創建為初始化矩陣，並初始化 　　隨機數矩陣 　　tensor類型和形狀 　　tensor和numpy（array）的相互 ...