学习率(learning rate,lr)是在神经网络的训练过程中一个很重要的超参数,对神经网络的训练效果与训练时间成本有很大影响。 1.2 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。
Introduction 学习率 (learning rate),控制 模型的学习进度: lr即stride (步长),即反向传播算法中的 ηη\eta : ωn←ωn−η∂L∂ωnωn←ωn−η∂L∂ωn\omega^{n} \leftarrow \omega^{n} - \eta \frac{\partial L}{\partial \omega^{n}} 学习率大小 学习率设置 在训练过程中,一...
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...
学习率(learning rate): Regularization parameter: 总体策略 从简单的出发开始实验,如:MNIST数据集,开始不知如何设置,可以先简化使用0,1两类图,减少80%数据量,用两层神经网络[784,10](比[784,30,10]快) 更快的获取反馈:之前每个epoch来检测准确率,可以替换为每1000个图之后,或者减少validation set 的量,比如...
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
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。 ... 则代码为 代码语言:javascript 复制 ...
由上面的迭代过程可以看出,当设置学习率learn_rate=0.1、初始点为_theta=0、迭代终止条件epsilon=1e-8时,经过45次迭代,找到了最小值点2.499891109642585,其对应的函数值为-0.99999998814289。 当我们分别设置学习率为eta_list = [0.01, 0.1, 0.8, 1.1]时,对应的迭代次数分别为: ...
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,学习率会是一条平滑下降的曲线。 若在上面例子中,模型设置过程不设置固定的学习率,使用指数衰减学习率进行...
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 ...