在StackOverflow 上有一个问题Should we do learning rate decay for adam optimizer - Stack Overflow,我也想过这个问题,对 Adam 这些自适应学习率的方法,还应不应该进行 learning rate decay? 论文《DECOUPLED WEIGHT DECAY REGULARIZATION》的 Section 4.1 有提到: Since Adam already adapts its parameterwise lear...
decayed_learning_rate = learning_rate * exp(-decay_rate * global_step / decay_steps) ReduceLROnPlateau 如果被监控的值(如‘val_loss’)在 patience 个 epoch 内都没有下降,那么学习率衰减,乘以一个 factor decayed_learning_rate = learning_rate * factor 这些学习率衰减都是直接在原学习率上乘以一个 ...
这就引起我对Adam优化器学习率的一些疑问,因为Adam的实现我一直以为是包含了学习率的衰减的,所以我用Adam一直是0.001的固定值。后来看到官方的document解释学习率的更新是这样的:(下面的learning_rate指设定值0.001,lr_t指训练时的真实学习率) t <- t + 1 lr_t <- learning_rate * sqrt(1 - beta2^t) /...
decayed_learning_rate = learning_rate * exp(-decay_rate * global_step / decay_steps) ReduceLROnPlateau 如果被监控的值(如‘val_loss’)在 patience 个 epoch 内都没有下降,那么学习率衰减,乘以一个 factor decayed_learning_rate = learning_rate * factor这些...
学习率基础[1] 学习率(Learning Rate)在优化算法,尤其是梯度下降和其变体中,扮演着至关重要的角色。它影响着模型训练的速度和稳定性,并且是实现模型优化的关键参数之一。 如何理解呢? 在统计学中,线性方程的优化过程通常包括以下步骤: 构建方程:定义一个模型,例如
论文AdamW里对比了Adam+L2 与AdamW(Adam+weight decay)两种优化器,然后采用不同的lr schedule方式进行实验。最后的实验结果表明,虽然Adam及AdamW是一种自适应lr的Adam优化器方法,应该来说不需要增加额外的lr scheduler方法,但在它的实验中,加了lr decay的Adam还是有效提升了模型的表现。
就在学习率放缩率这样反复横跳的时候,2018年年底OpenAI Scaling law的序章之一(https://arxiv.org/pdf/1812.06162)中对采用SGD进行Large-Batch训练的模型行为进行了系统的理论阐述和实验验证。其中一个比较重要的结论是,SGD 优化的模型其Batch size和Learning rate的放...
其中,learning_rate是一个超参数,它是一个固定常量。 当在整个数据集上进行计算时,只要学习率足够低,总是能在损失函数上得到非负的进展。 2.动量(Momentum)更新 该方法从物理角度上对于最优化问题得到的启发。 损失值是山的高度(因此高度势能是U=mgh,所以有U∝h)。最优化过程可以看做是模拟参数向量(即质点)在...
我知道,我可以通过向"learning_rate“参数输入一个函数来制定学习进度计划。然而,我想要做的是自适应地降低学习率。而不是微调一个新的LR时间表的每一种情况,我希望学习率“自动”减少一定的数量,当性能达到一个平台/停止增长。这篇文章探讨了如何在PyTorch中做到这一点。我知道SB3是建立在PyTorch上的 浏览23提问...
learning_rate: (学习率)张量或者浮点数 use_locking: 为True时锁定更新 name: 梯度下降名称,默认为"GradientDescent". 3、tf.train.AdadeltaOptimizer: 实现了 Adadelta算法的优化器,可以算是下面的Adagrad算法改进版本。 构造函数:tf.train.AdadeltaOptimizer.init(learning_rate=0.001, rho=0.95, epsilon=1e-08,...