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,沿着向下的斜率就越慢。虽然这可能是一个好主意(使用低学习率),以确保我们不会错过任何局部最小值;但也有可能意味着我...
转译自How Do You Find A Good Learning Rate 根据自己的阅读理解习惯,对行文逻辑进行了一定的整理。 在调参过程中,选择一个合适的学习率至关重要,就跟爬山一样,反向传播的过程可以类比于爬山的过程,而学习率可以类比为是步长,步子迈太小,可能永远也爬不到山顶,步子迈太大,可能山顶一下就被迈了过去,甚至极端情...
# 使用SGD优化器 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=lr) # 训练模型 for epoch in range(100): outputs = model(x) loss = nn.MSELoss()(outputs, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 更新学习率 lr = lr * decay_rate for param_group in optimizer.param_...
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...
也没说一般GD都固定learning rate吧，只不过在目标函数是凸函数的情况下可以证明固定lr一定可以收敛。如果...
因此将自己的理解以及实验总结如下,主要分为三个方面来介绍:(1)理解SGD、minibatch-SGD和GD,(2)large batch与learning rate的调试关系,(3)我们的实验。 (1)理解SGD、minibatch-SGD和GD 在机器学习优化算法中,GD(gradient descent)是最常用的方法之一,简单来说就是在整个训练集中计算当前的梯度,选定一个步长进行...
在开始的时候使用非常小的learning rate,然后过几次迭代使用正常的learning rate。 这种方法在ResNet , Large-batch training, Transformer 或 BERT 中使用比较常见。 Cyclical learning rate. 在一个epoch中 让学习率在一个范围内上下波动 5.2 SGD 理论分析 ...
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。
常用的优化器有SGD, ADAM和ADAMW;而学习率调整器就比较多了,余弦退火,OneCycle还有多阶段衰减啥的。 2、RetinaNet 2.1.优化器简介 在mmdetection中retinanet的优化器包含两部分:优化器:sgd;学习率调整器包含warmup(热身500个iterationo),并在第9轮和第12轮时学习率以指数的形式衰减0.1倍。
n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learning rate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的...