FLAGS.learning_rate_decay_factor, staircase=True, name='exponential_decay_learning_rate') elif FLAGS.learning_rate_decay_type == 'fixed': return tf.constant(FLAGS.learning_rate, name='fixed_learning_rate') elif FLAGS.learning_rate_decay_type == 'polynomial': return tf.train.polynomial_decay(...
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...
decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps) 其中decayed_learning_rate为每一轮优化时使用的学习率,learning_rate为事先设定的初始学习率,decay_rate为衰减系数,decay_steps为衰减速度。 Reference: (1)学习率衰减部分内容和图片来自:学习率衰减(learning rate decay) (2)神经网络学习...
decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps) 其中decayed_learning_rate为每一轮优化时使用的学习率,learning_rate为事先设定的初始学习率,decay_rate为衰减系数,decay_steps为衰减速度。 Reference: (1)神经网络学习率(learning rate)的衰减 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:ht...
无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo. 我们会使用一个例子来说明一下: 比如我们有一堆数据 ...
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。
学习率衰减(learning rate decay)对于函数的优化是十分有效的,如下图所示 loss的巨幅降低就是learning rate突然降低所造成的。 在进行深度学习时,若发现loss出现上图中情况时,一直不发生变化,不妨就设置一下学习率衰减(learning rate decay)。 具体到代码中 ...
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低学习率,pytorch 在torch.optim.lr_scheduler里提供了很多花样。
调参技巧是一名合格的算法工程师的必备技能,本文主要分享在训练神经网络的过程中如何通过使用Keras实现不同的Learning Rate Decay策略,从而达到动态的调整Learning Rate的目的。 不同Learning Rate对收敛的影响(图片来源:cs231n) 1.为何要动态调整Learning Rate ...
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。