1.2 学习率设置 1.3 学习率对训练效果的影响 1.4 学习率对训练时间成本的影响: 2.学习率更新策略 2.1 指数衰减 exponential_decay 2.2 分段常数衰减 piecewise_constant 1.学习率作用 1.1 学习率类似于步长 用于权重更新:w=w−lr∗grad 学习率(learning rate,lr)是在神经网络的训练过程中一个很重要的超参数,...
一般来讲这样设置learning rate，然后在训练的总epoch的1/2以及3/4时候将learning rate乘0.1（这是Den...
层数,每层神经元个数多少 初始化w和b的方法 Cost函数 Regularization 输出层用Sigmoid输出还是Softmax? 是否使用Dropout? 训练集大小 mini-batch size 学习率(learning rate): Regularization parameter: 总体策略 从简单的出发开始实验,如:MNIST数据集,开始不知如何设置,可以先简化使用0,1两类图,减少80%数据量,用两...
LEARNING_RATE_DECAY = 0.99#学习率衰减率 LEARNING_RATE_STEP = 1#喂入多少轮BATCH_SIZE后,更新一次学习率,一般设置为:总样本数/BATCH_SIZE #运行了几轮BATCH_SIZE的计数器,初值为0,设为不被训练 global_step = tf.Variable(0,trainable=False) #定义指数下降学习率 learning_rate = tf.train.exponential_d...
在optimizers.py里面,我看到了设置learning rate decay的参数, 不过有两个,learning_rate_decay_a=0., learning_rate_decay_b=0., 请问这两个参数有什么区别呢、分别代表什么含义呢?我应该用哪一个呢? 似乎并没有相关的wiki、文档记录呢。reyoung self-assigned this Jan 17, 2017 reyoung added the ...
defadjust_learning_rate(optimizer,decay_rate=.9):forparam_groupinoptimizer.param_groups:param_group['lr']=param_group['lr']*decay_rate 什么是param_groups?optimizer通过param_group来管理参数组.param_group中保存了参数组及其对应的学习率,动量等等.所以我们可以通过更改param_group['lr']的值来更改对应...
由此可以看出,选择合适的learning rate是很讲究技巧的。如下图所示,设置一个可以自动衰减的learning rate可能会在一定程度上加快优化 在pytorch中有一个函数可以帮助我们实现learning rate decay 代码语言:javascript 复制 classtorch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer,mode='min',factor=0.1,patience=10,ver...
l 没有手动设置学习速率。 l insensitive to hyperparameters. l 对超参数不敏感。 l separate dynamic learning rate per-dimension. l 每个维度单独的动态学习率。 l minimal computation over gradient descent. l 梯度下降计算量最小。 l robust to large gradients, noise and architecture choice. ...
最近在看其他量化训练的一些代码、论文等,不经意间注意到有人建议要关注weight decay值的设置,建议设置为1e-4, 不要设置为1e-5这么小,当然,这个值最好还是在当下的训练任务上调一调。 因为weight-decay 可以使参数尽可能地小,尽可能地紧凑,那这样权重的数值就不太可能出现若干个极端数值(偏离权重均值过大或过...
学习速度设置 iteration应该是递减的并且随着迭代次数增加它趋于一条平缓的曲线(即收敛于一个固定的值) how to choose learning rate(∂) 若learning rate太小: 收敛速度会很慢 若learning rate太大: gradient descent不会收敛,会出现随着迭代次数的增加,cost function反而变大的情况,这时我们要选择较小的learning...