2.2 余弦退火算法的具体实现 2.2.1 step_scale 在实际的训练中,在一定次数的训练后,损失函数可能已经达到全局最优解附近,每 次重启后的学习率不必返回到一开始设定的全局最大值(否则会浪费大量时间在跳出最优解 和回到最优解上,也会造成难以收敛的情况), 因此在每次重启后,设定的返回值要逐渐减 小, 因此设定 ...
lr-scheduler定义了常用的学习率衰减策略来动态生成学习率,一般以epoch或step为参数,返回一个随训练逐渐减小的学习率,从而兼顾降低训练时间和在局部极小值。 科技猎手 人工智能 科学 科技 计算机技术 VLOG 自制 学习率 机器学习 深度学习 梯度下降 pytorch
该值与TP和PP以及模型大小相关,可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。LR2.5e-5学习率设置。 MIN_LR ...
GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 来自:帮助中心 查看更多 → 学习空间 学习空间 我的课堂 MOOC课程 我的考试 来自...
(cross_entropy, global_step = tf.train.get_global_step()) return tf.estimator.EstimatorSpec(mode, loss = cross_entropy, train_op = train_op) else: eval_metric_ops = { 'accuracy': tf.metrics.accuracy(labels = labels, predictions = tf.argmax(tf.nn.softmax(y), axis=1)), 'auc': ...
CTR学习笔记系列的第一篇,总结在深度模型称王之前经典LR,FM, FFM模型,这些经典模型后续也作为组件用于各个深度模型。模型分别用自定义Keras Layer和estimator来实现,哈哈一个是旧爱一个是新欢。特征工程依赖feature_column实现,这里做的比较简单在后面的深度模型再好好搞。完整代码在这里https://github.com/DSXiangLi/CT...
下面的代码可以展示余弦退火在这方面的优势,其中选择的对 比函数为随机梯度下降(SGD) ,损失函数设定为 y=x**2, 由于没有局部最优解的存在, 因此我们不需要进行重启,同时为了减少余弦退火本身的算法复杂性带来的时间差,我们将省 略 step_scale,Tmult 以及 warm up 的选择和使用。