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...
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....
learning rate设置有多重方式,参见下面的链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32923584 下面要介绍的是如何实现cosine_decay_restarts 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...
step (int) – Changes the learning rate for every n updates. factor (float, optional) – The factor to change the learning rate. stop_factor_lr (float, optional) – Stop updating the learning rate if it is less than this value. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 例如: lr_sch = mxnet.lr_sch...
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) ...
1.学习率 (learning rate) 学习率 (learning rate),控制模型的学习进度: 学习率(Learning Rate,常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重。值越低,沿着向下的斜率就越慢。虽然这可能是一个好主意(使用低学习率),以确保我们不会错过任何局部最小值;但也有可能意味着我...
scheduler.step(loss_val)# 设置监听的是loss 另外也可以根据进行的epoch来设置learning rate decay 假设想 epoch进行小于20次时,learning rate 为0.05。 epoch进行到20次至40次时,learning rate 为0.005。 epoch进行到40次至60次时,learning rate 为0.0005。
动量设置为大于0.0且小于1的值,在实践中通常使用0.5,0.9和0.99等常用值。Keras默认配置为0.99。 动量不能使配置学习率变得容易,因为步长与动量无关。相反,动量可以与步长一致地提高优化过程的速度,从而提高在更少的训练时期中发现更好的权重集合(解空间)的可能性。
在optimizers.py里面,我看到了设置learning rate decay的参数, 不过有两个,learning_rate_decay_a=0., learning_rate_decay_b=0., 请问这两个参数有什么区别呢、分别代表什么含义呢?我应该用哪一个呢? 似乎并没有相关的wiki、文档记录呢。reyoung self-assigned this Jan 17, 2017 reyoung added the ...
learning rate:0.001。 初始化:分类网络之外的卷积层参数初始化为0。 反卷积参数初始化为bilinear插值。 最后一层反卷积固定位bilinear插值不做学习。 9.2.10 FCN缺点 (1)得到的结果还是不够精细。进行8倍上采样虽然比32倍的效果好了很多,但是上采样的结果还是比...