1 CosineAnnealingLR torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max,eta_min=0,last_epoch=-1,verbose=False) cosine形式的退火学习率变化机制,顾名思义,学习率变化曲线是cos形式的,定义一个正弦曲线需要四个参数,周期、最大最小值、相位。其中周期=2*T_max,eta_min是最小的学习率,最大的学习...
7、CosineAnnealingLR 8、SequentialLR 9、ChainedScheduler 10、ConstantLR 三、自定义学习率调整策略 四、参考内容 学习率是深度学习训练中至关重要的参数,很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。学习率的选择是深度学习中一个困扰人们许久的问题,学习率设置过小,极大降低收敛速度,增加训练时间;学习率太...
scheduler=lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=20,eta_min=0.05) 7. CosineAnnealingWarmRestarts 这里相对负责一些,公式如下,其中T_0是第一个周期,会从optimizer中的学习率下降至eta_min,之后的每个周期变成了前一周期乘以T_mult。 etat=ηmin+12(ηmax−ηmin)(1+cos(TcurTiπ))etat=ηmin+12...
CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1) 更新策略: 让lr随着epoch的变化图类似于cos: n e w _ l r = e t a _ m i n + ( i n i t i a l _ l r − e t a _ m i n ) × ( 1 + c o s ( e p o c h T _ m a x π ) ) new\_lr = ...
CosineAnnealingLR是余弦退火学习率,T_max是周期的一半,最大学习率在optimizer中指定,最小学习率为eta_min。这里同样能够帮助逃离鞍点。值得注意的是最大学习率不宜太大,否则loss可能出现和学习率相似周期的上下剧烈波动。 scheduler=lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max=20,eta_min=0.05) ...
多个调度器按顺序应用，milestones定义分界点，初始lr可能因OneCycleLR而改变。CosineAnnealingWarmRestarts：在每个退火周期内，学习率按余弦规律衰减。ChainedScheduler：多个调度器结果相乘作为新的学习率。ReduceLROnPlateau：当指标不再提升时，根据loss减小学习率。当需要从先前训练恢复时，通过设置last_...
lr_policy == 'cosine': scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=opt.nepoch, eta_min=0) elif opt.lr_policy == 'cyclic': scheduler = CyclicLR(optimizer, base_lr=opt.learning_rate / 10, max_lr=opt.learning_rate, step_size=opt.nepoch_decay, mode='triangular2') ...
torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR()是PyTorch中的一个学习率调整器。它根据余弦函数的形状动态调整学习率,可以帮助模型更好地收敛。具体而言,该调整器将学习率调整为: ηₜ=η_min+(η_max-η_min)*0.5*(1+cos(T_cur/T_max*π))
1.2.1Epoch进行调节:根据epoch间隔调节(LambdaLR,StepLR,MultiStepLR);根据函数曲线进行调节(ExponentialLR,CosineAnnealingLR) (1)torch.optim.lr_scheduler.StepLR ( optimizer , step_size , gamma=0.1 , last_epoch=-1 ) 根据step_size间隔将学习率调整为lr*gamma,last_epoch指最后一个epoch的索引值,用于当...
6. CosineAnnealingWarmRestarts 一个周期性的余弦下降策略。每经过 次重启一下。 Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts T_0:重启周期 T_mult:T_0增加的因子,每次重启之后周期增加。 eta_min:LR的最小值。 Others 函数图像以及剩下的函数如下表: ...