学习率设置 在训练过程中,一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时:学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。 一定轮数过后:逐渐减缓。 接近训练结束:学习速率的衰减应该在100倍以上。 Note:如果是迁移学习,由于模型已在原始数据上收敛,此时应设置较小学习率 (≤10−4≤10−4\leq 10^{-4}) 在新数据...
如果是SGD，那么推荐learning rate一开始设成0.1；如果是Adam，那么推荐learning rate设成0.001。一般来...
例如learning rate我可以设置为如下 2:0.0001->0.001,38:0.001~>0.00001,40:0.00001,42:0.00001->0.001,78:0.001~>0.00001,80:0.00001 `->`代表线性增长或衰减。0~5个epoch:0.1线性增长到0.4。 `=>`代表指数增长或者衰减。5~10个epoch:0.4指数增长到0.8。 `~>`代表cosine增长或衰减。10~15个epoch:0.8consin...
一般我都是开始训练的时候取一个值a，过150个epoch把learning rate降低成0.1a，再过75个epoch降到0....
optimizer_params={'learning_rate': 0.1, 'lr_scheduler': lr_sch}, eval_metric=metric, num_epoch=num_epoch, 1 2 3 4 5 6 7 8 这里就表示:初始学习率是0.1 。经过500次参数更新后,学习率变为0.1×0.90.1×0.9。经过1000次参数更新之后,学习率变为0.1×0.9×0.90.1×0.9×0.9 ...
学习率随时间变化的方式(训练时期)称为学习率时间表(learning rate schedule)或学习率衰减(learning rate decay)。最简单的学习率衰减方式是将学习率从较大的初始值线性减小到较小的值。这允许在学习过程开始时进行较大的权重更改,并在学习过程结束时进行较小的更改或微调。
5. Learning Rate设置合理 + 太大: loss爆炸, 或者nan + 太小: 半天loss没反映(但是, LR需要降低的情况也是这样, 这里可视化网络中间结果, 不是weights, 有效果, 俩者可视化结果是不一样的, 太小的话中间结果有点水波纹或者噪点的样子, 因为filter学习太慢的原因, 试过就会知道很明显) ...
LEARNING_RATE_DECAY——学习率衰减值 global-step——当前训练轮数,为不可训练型参数 LEARNING_RATE_STEP——学习率更新频率,一般取输入数据集总体样本/每次喂入样本数 若staircase 设置为 True 时,表示 global_step/learning rate step 取整数,学习 率阶梯型衰减;若 staircase 设置为 false 时,学习率会是一条平...
训练机器学习算法,我们一般将原始数据分成训练数据(training_set)、验证数据(validation_set)、测试数据(testing_set)。本程序将training_set、validation_set、testing_set分别设置为320、40、40个样本。它们的label为0～39,对应40个不同的人。这部分的代码如下: ...