9、ChainedScheduler 10、ConstantLR 三、自定义学习率调整策略 四、参考内容 学习率是深度学习训练中至关重要的参数,很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。学习率的选择是深度学习中一个困扰人们许久的问题,学习率设置过小,极大降低收敛速度,增加训练时间;学习率太大,可能导致参数在最优解两侧来回振荡...
CLASS torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1) 当epoch每过stop_size时,学习率都变为初始学习率的gamma倍 eg: >>>#Assuming optimizer uses lr = 0.05 for all groups>>>#lr = 0.05 if epoch < 30>>>#lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60>>>#lr = 0....
LrScheduler 学习率调整 classLrScheduler(object):def__init__(self,optim,ladder,cos,cosladder,mode):super(LrScheduler,self).__init__()self.ladder=ladderself.mode=modeself.base_lr=[]foriinrange(len(optim.param_groups)):self.base_lr.append(optim.param_groups[i]['lr'])ifself.mode=="ladde...
解释:last_epoch是开始的前一个epoch的索引值,这里为29表示从epoch = 30开始(其中scheduler类中的epoch从last_epoch + 1开始,每次step操作epoch加1),学习率调整为lr * (0.5 ** (epoch // 30));另外注意的是:定义optimizer_G类时,需要写成上述那种形式,不要写成以前常见的“optimizer_G = torch.optim.Adam...
ChainedScheduler与SequentialLR相似，但允许连续调整学习率，提供更平滑的调整过程。12. **ConstantLR ConstantLR在固定迭代次数内保持学习率不变，之后恢复初始设置，适用于某些特定训练阶段。13. **ReduceLROnPlateau ReduceLROnPlateau策略通过监控验证集性能调整学习率，依据loss或accuracy变化，通过factor参数...
Pytorch中的学习率调整:lr_scheduler,ReduceLROnPlateau torch.optim.lr_scheduler:该方法中提供了多种基于epoch训练次数进行学习率调整的方法; torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau:该方法提供了一些基于训练过程中的某些测量值对学习率进行动态的下降. ...
第一次用,我们定义好优化器和lr调整策略之后,学习率调整的代码lr_scheduler.step()放在了每个iteration里面(当时不懂乱加),这样直接导致每个minibatch学习率都调整(衰减)一次,本来学习率就很小,没多久我的梯度就变成nan,之前不知所以然,所以一直把lr_scheduler.step()这行注释掉才能跑出正常的结果。#扩展进而了解...
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model:min和max两种模型,以min为例,当优化的指标不在下降时,改变学习数率。一般采用min mode,使用时,先声明类,再scheduler.step(test_acc),括号中就是指标一般用验证集的loss。 factor:new_lr = lr * factor,默认0.1 patience:几个epoch不变时,才改变学习速率,默认为10 ...
torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率(learning rate)的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。 而torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。