2.4max_iter(最大迭代次数, default=100) 三、 算法优缺点 3.1 效率高 3.2 可解释性 四、超参数调整 log_reg_params = [{'penalty': ['l1'],'C': [0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.07, 0.08, 0.09],'solver': ['saga','liblinear'],'max_iter': list(range(50,550,50))}, {'p...
`lr = lr_max * min(1, sqrt(iter / max_iter))` 其中,`lr` 表示当前学习率,`lr_max` 表示最大学习率,`iter` 表示当前迭代次数,`max_iter` 表示整个训练过程的总迭代次数。 2.OneCycleLR 公式原理 OneCycleLR 公式基于以下两个原理: (1)随着训练的进行,学习率应逐渐降低,以加速收敛。 (2)学习率...
max_iter: 10000 由上图可以看出,参数 gamma 控制曲线下降的速率,而参数 power 控制曲线在饱和状态下学习率达到的最低值。 multistep 参数: base_lr: 0.01 lr_policy: "multistep" gamma: 0.5 stepvalue: 1000 stepvalue: 3000 stepvalue: 4000 stepvalue: 4500 stepvalue: 5000 max_iter: 6000 每一次学习...
y = data.target lrl1 = LR(penalty="l1",solver="liblinear",C=0.5,max_iter=1000) #逻辑回归的重要属性coef_,查看每个特征所对应的参数 lrl2 = LR(penalty="l2",solver="liblinear",C=0.5,max_iter=1000) lrl1 = lrl1.fit(X,y) lrl2 = lrl2.fit(X,y) print('lrl1' ,lrl1.coef_) pri...
max_iter :网络的最大迭代次数。训练集中的图片需要训练多次,所以这个参数一般比较大。 lr_policy :学习率变化策略,这里面又分为如下几类:- fixed :保持 base_lr 不变。- step :如果设置为 step ,则还需要设置一个 stepsize , 返回 base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize)) ,其中 iter 表示当前...
max_iters: 30000 snapshot_iter: 3000 use_gpu: true log_smooth_window: 20 log_iter: 20 save_dir: output pretrain_weights:https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ResNet50_vd_ssld_v2_pretrained.tar weights: output/cascade_rcnn_dcn_r50_vd_fpn_gen_server_side_traffic4/model_f...
方案：设置 stepsize 和 max_iter 为一个 epoch 中迭代次数，然后 lr 从 base_lr 增大到 max_lr ，然后画出 accuracy 在此过程中的变化曲线。如上图，我们找寻 base_lr 和 max_lr 的方式是：accuacy 开始剧升的时候是一个点，accuacy 开始下坡的时候是一个点。下面来看一个 GitHub 上对于此论文的实现....
max_iter:算法收敛的最大迭代次数,即求取损失函数最小值的迭代次数,默认是100,multi_class:分类方法参数选择,‘ovr’和‘multinomial’两个值可以选择,默认值为‘ovr’,如果分类问题是二分类问题,那么这两个参数的效果是一样的,主要体现在多分类问题上。
max_iter): for i in range(len(X)): result = self.sigmoid(np.dot(data_mat[i], self.weights)) # w x 内积 error = y[i] - result self.weights += self.learning_rate * error * np.transpose([data_mat[i]]) # 学习算法,更新 w print('LR Model(learning_rate={},max_iter={})'...
scheduler == 'PolyLR': return PolyLR(optimizer, max_iter=config.max_iter, power=config.poly_power, last_step=last_step) elif config.scheduler == 'SquaredLR': return SquaredLR(optimizer, max_iter=config.max_iter, last_step=last_step) elif config.scheduler == 'ExpLR': return ExpLR( ...