学习率衰减之余弦退火(CosineAnnealing) 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 1 引言 当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候,当越来越接近Loss值的全局最小值时,学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点,而余弦退火(Cosine annealing)可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先...
1. torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR 是什么 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR 是PyTorch 提供的一个学习率调度器,它按照余弦周期调整学习率。这种方法通常用于在训练深度学习模型时,使学习率在训练过程中平滑地下降,从而提高模型的性能。
Cosine Annealing Learning Rate的原理非常简单,它基于余弦函数的曲线形状来调整学习率。当训练开始时,学习率较大,可以帮助模型快速收敛。随着训练的进行,学习率会逐渐减小,以保证模型能够更加精细地搜索参数空间。 具体来说,在Cosine Annealing Learning Rate中,学习率的变化遵循的是一个余弦函数的曲线。学习率会从初始...
CosineAnnealingLR是一种学习率scheduler决策 概述 其pytorch的CosineAnnealingLR的使用是 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=- 1, verbose=False) 由上可以看出其主要参数为 optimizer:为了修改其中的参数学习率,提供初始学习率 T_max : 整个训练过程中的cosine...
torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR()是PyTorch中的一个学习率调整器。它根据余弦函数的形状动态调整学习率,可以帮助模型更好地收敛。具体而言,该调整器将学习率调整为: ηₜ=η_min+(η_max-η_min)*0.5*(1+cos(T_cur/T_max*π))
cosineannealinglr公式是一种基于余弦函数的学习率调整方法。它的核心思想是将学习率在训练过程中进行周期性的调整,以达到更好的训练效果。具体来说,cosineannealinglr公式将学习率调整为一个余弦函数的值,这个余弦函数的周期是一个超参数,通常称为T_max。 在训练过程中,学习率会从初始值逐渐减小到一个较小的值,然...
CosineAnnealingWarmRestarts 余弦退火学习率 退火函数 模拟退火的基本思想: (1) 初始化:初始温度T(充分大),初始解状态S(是算法迭代的起点),每个T值的迭代次数L (2) 对k=1,……,L做第(3)至第6步: (3) 产生新解$S\prime $ (4) 计算增量$\Delta t\prime = C\left( {S\prime } \right) - C\...
下面是CosineAnnealingLR的用法示例: 1.导入必要的库: ```python import torch import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR ``` 2.实例化优化器和CosineAnnealingLR调度器: ```python optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9) scheduler = Co...
CosineAnnealingLR 代码解析与公式推导 微信公众号:咚咚学AI CosineAnnealingLR是一种学习率scheduler决策 概述 其pytorch的CosineAnnealingLR的使用是 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=- 1, verbose=False) 由上可以看出其主要参数为 optimizer:为了修改其中的参数...
# tensorflow tf.keras.experimental.CosineDecayRestarts( initial_learning_rate, first_decay_steps, # T_{mult} t_mul=2.0, # 控制初始学习率的衰减 m_mul=1.0, alpha=0.0, name=None ) CosineAnnealingLR / CosineAnnealingWarmRestarts一般每个epoch后调用一次。One...