2.学习率衰减(learning rate decay) 在训练模型的时候,通常会遇到这种情况:我们平衡模型的训练速度和损失(loss)后选择了相对合适的学习率(learning rate),但是训练集的损失下降到一定的程度后就不在下降了,比如training loss一直在0.7和0.9之间来回震荡,不能进一步下降。如下图所示: 遇到这种情况通常可以通过适当降低...
第二次就是第二代,依此类推,可以将aa学习率设为a=11+decayrate∗epoch-numa0a=11+decayrate∗epoch-numa0(decay-rate称为衰减率,epoch-num为代数,α0α0为初始学习率),注意这个衰减率是另一个需要调整的超参数。 这里有一个具体例子,如果计算了几代,也就是遍历了几次,如果a0a0为0.2,衰减率decay-rate...
学习率衰减(learning rate decay) 在训练模型的时候,通常会遇到这种情况:我们平衡模型的训练速度和损失(loss)后选择了相对合适的学习率(learning rate),但是训练集的损失下降到一定的程度后就不在下降了,比如training loss一直在0.7和0.9之间来回震荡,不能进一步下降。如下图所示: 遇到这种情况通常可以通过适当降低学习...
decay_steps=100000,decay_rate=0.96,staircase=True)model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(data,labels,epochs=5)
上图的第一个图表明,若设置的learning rate较小,可能需要大量的计算时间才能将函数优化好。第二个图表明若设置的learning rate刚刚好,则比第一个图需要较少的时间就可完成优化。第三个图表明若设置的learning rate过大,则有可能造成整个函数loss忽大忽小,一直无法完成
学习率衰减(learning rate decay)就是一种可以平衡这两者之间矛盾的解决方案。学习率衰减的基本思想是:学习率随着训练的进行逐渐衰减。 学习率衰减基本有两种实现方法: 线性衰减。例如:每过5个epochs学习率减半。 指数衰减。例如:随着迭代轮数的增加学习率自动发生衰减,每过5个epochs将学习率乘以0.9998。具体算法如下:...
上述论文是建议我们在用 Adam 的同时,也可以用 learning rate decay。 我也简单的做了个实验,在 cifar-10 数据集上训练 LeNet-5 模型,一个采用学习率衰减 tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(patience=5),另一个不用。optimizer 为 Adam 并使用默认的参数,η=0.001。结果如下: ...
学习率衰减(learning rate decay)就是一种可以平衡这两者之间矛盾的解决方案。学习率衰减的基本思想是:学习率随着训练的进行逐渐衰减。 学习率衰减基本有两种实现方法: (1) 线性衰减。例如:每过5个epochs学习率减半。 (2) 指数衰减。例如:随着迭代轮数的增加学习率自动发生衰减,每过5个epochs将学习率乘以0.9998。
decay\_rate:衰减率,每次衰减的比例 global\_step:当前训练的总步数 decay\_steps:衰减步数,每隔多少步衰减一次,控制衰减的速度,当 staircase=True 是作用更加明显 一个具体的例子: lr=0.5*0.6^{\frac{global\_step}{4}} import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
lr = lr * decay_rate for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = lr print(f'Epoch {epoch+1}, Learning Rate: {lr}, Loss: {loss.item()}') 这里我们使用了一个简单的时间衰减策略,每个epoch后将学习率乘以0.95。