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...
initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None ) 使用时先定义一个学习率的变量,在迭代时输入 global_step 即可 lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(0.5, decay_steps=4, decay_rate=0.6, staircase=False) lr = [] # 存储学习率变化 global_step =...
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....
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...
学习率learning rate 的设置加深理解 参考链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/390261440 https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/113449233 https://blog.csdn.net/qq_33485434/article/details/80452941
LEARNING_RATE_BASE = 0.1#学习率初始值 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99#学习率衰减率 LEARNING_RATE_STEP = 1#喂入多少轮BATCH_SIZE后,更新一次学习率,一般设置为:总样本数/BATCH_SIZE #运行了几轮BATCH_SIZE的计数器,初值为0,设为不被训练 global_step = tf.Variable(0,trainable=False) ...
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。
超参数具体来讲比如算法中的学习率(learning rate)、梯度下降法迭代的数量(iterations)、隐藏层数目(hidden layers)、隐藏层单元数目、激活函数( activation function)都需要根据实际情况来设置,这些数字实际上控制了最后的参数和的值,所以它们被称作超参数。
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 ...