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...
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...
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...
过150个epoch把learning rate降低成0.1a，再过75个epoch降到0.01a，然后再训练75个epoch就结束了。这...
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 ...
learning_rate = 0.001#γ经验折损率。gamma = 0.9#记忆上限。memory_size = 5000#当前记忆数。memory_counter =0#保存观察到的执行过的行动的存储器,即:曾经经历过的记忆。replay_memory_store =deque()#生成一个状态矩阵(6 X 6),每一行代表一个状态。state_list =None#生成一个动作矩阵。action_list =...
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_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...
在单机单卡超参数基础上,如何设置多机多卡在DistributedDataParallel(DDP)下的batch size和learning rate(lr)以得到相同的训练结果 在多机多卡环境下通常每个iteration的有效的batch size大于单机单卡的batch size。这时如何调整lr匹配有效batch size的增加以获得相似的训练效果 相同的训练结果 首先明确没有前缀的batch siz...