在Caffe、Tensorflow等深度学习框架中都有很简单直接的学习率动态变化设置方法。 Batch size batchsize太小,在一定的epoch下很难达到低谷,学习很慢,太大,一是内存不够,二是loss降不下去泛化性能差,所以在常见的setting(～100 epochs),batch size一般不会低于16。. BN 一般网络深度增加会出现梯度消失和梯度爆炸,SIGMO...
更改batch size意义不大，而lr的话，这个很敏感，需要好好琢磨lr的快慢。
不过需要注意下学习率一般应随总batch_size(batch_size per gpu*gpu_num)呈线性变化 ...
机器学习寻找最优的参数组合lr batch_size模拟退火算法 python pytorch 模拟退火优化算法,简介模拟退火算法是80年代初发展起来的一种基于MonteCarlo迭代求解策略的随机性寻优算法。其思想最早由Metropolis等人于1953年提出,由Krikpatrick等人于1983年引入组合优化领域,目
本文记录了自己探究batchSize, lr以及Performance之间关系这一问题时做的笔记,组织比较无序。第二、三部分为当时的问题和解答。第四部分为两篇论文的笔记。最后一部分给出了探究结果的其实——训练神经网络时和batchSize以及lr相关的trick。 顺便说下,本文一些重要的参考文献是Quora, reddit等国外高质...
opt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001 * hvd.size(), decay=1e-6) # HOROVOD: add Horovod Distributed Optimizer. opt = hvd.DistributedOptimizer(opt) # Let's train the model using RMSprop model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt, metrics=['accuracy']) callbacks = [ # ...
学习率、batch_size、dropout 1、学习率 1.1、学习率取值要适当 当学习率很低的时候,跑了多次损失还是很大,此时需要加大迭代次数,浪费计算资源。 当学习率很大的时候,loss可能为nan,因为求导的时候可能会除以0。 1.2、优化算法如何找到合适的学习率 方法一:...
batch_size是single gpu 的batch_size么，那后者的 total batch size会更大呀，大batch_size涨点是很...
不能吧 训练完了拿来用的那个模型里，只有一组tuning parameter啊……cross validation就是用来选这个...
1）换不同的Normalization层 2）调大Batchsize 3）改用不同的优化器，优先派Adam出战 4）调整学习率...