后面3中参数分别为:Weight Decay 权值衰减,Momentum 动量和Learning Rate Decay 学习率衰减。 ωi←ωi−η∂E∂ωiωi←m⋅ωi−η∂E∂ωi Weight decay 在实际应用中,为了避免网络的过拟合,必须对价值函数(Cost function)加入一些正则项,在SGD中加入ηλωi这一正则项对这个Cost function进行规...
initial_learning_rate=0.1lr_schedule=tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate,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...
learning_rate传入初始lr值,global_step用于逐步计算衰减指数,decay_steps用于决定衰减周期,decay_rate是每次衰减的倍率,staircase若为False则是标准的指数型衰减,True时则是阶梯式的衰减方法,目的是为了在一段时间内(往往是相同的epoch内)保持相同的learning rate。 图1. exponential_decay示例,其中红色线条是staircase=F...
概述 之前的学习率调整策略可以分为两种,分别是逐渐衰减策略和自适应调整策略。常用的逐渐衰减策略包括阶梯式地衰减(step learning rate decay)和指数衰减(expotianally learning rate decay)策略。阶梯式衰减的例子:初始学习率为0.01,在训练分别执行到50、90和120周期数时将学习率减少为原来的1/10(乘以0.1)。指数衰...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-4) 参考: Deep learning basic-weight decay 关于量化训练的一个小tip: weight-decay 2. Learning rate decay 知道梯度下降的,应该都知道学习率的影响,过大过小都会影响到学习的效果。Learning rate decay 的目的是在训练过程中逐渐降...
Pytorch学习笔记09---SGD的参数几个重要的参数:学习率 (learning rate)、Weight Decay 权值衰减、Momentum 动量 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...
#当loss出现10次不变化时,即开始调用learning rate decat功能 optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),args.lr,momentum=args.momentum,weight_decay=args.weight_decay)scheduler=ReduceLROnPlateau(optimizer,'min')# min代表希望的目标减少的loss
Learning Rate Decay 目的是为了提高SGD的寻优化能力,每次迭代的时候减小学习率的大小。 BN的好处:BN在NeuralNetwork 的激活函数之前,将wx+b按照特征进行标准化处理。 1.Normalization可以使特征缩放至【0,1】,在反向传播时梯度在1左右,避免梯度消失。 2.提高学习速率,标准化后更快达到收敛。
论文题目:DON’T DECAY THE LEARNING RATE, INCREASE THE BATCH SIZE 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.00489 真的是生命不息,打脸不止。前几天刚刚总结了常见的 learning rate decay 方法,最近又看到这篇正在投 ICLR2018 的盲审,求我现在的心理阴影的面积。。。
learning rate 衰减策略文件在 tensorflow/tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py(http://t.cn/RQJ78Lg) 中,函数中调用方法类似 tf.train.exponential_decay 就可以了。 以下,我将在 ipython 中逐个介绍各种 lr 衰减策略。 exponential_decay ...