3.4. CosineAnnealingLR 3.5. ReduceLROnPlateau 3.6.LambdaLR 3.7. CyclicLR 3.8. OneCycleLR 4.使用方法 5.总结 0.前言 在深度神经网络训练中,学习率(Learning Rate)是一个重要的超参数,它决定了优化算法在每次更新模型参数时的步长大小。学习率对模型的训练过程和最终性能具有深远的影响。 本文主要介绍学习率的...
CosineAnnealingLR torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1, verbose=False) 描述:模拟余弦退火曲线调整学习率。 参数: T_max (int):对于周期函数cosine,T_max就是这个周期的一半。 eta_min (float):最小的学习率,默认值为0。 last_epoch (int):上一个e...
CosineAnnealingLR：模仿正弦曲线变化，参数包括周期、最大最小值、初始相位。周期为2*T_max，eta_min为最小学习率，初始最大值取决于optimizer配置。CyclicLR：周期性学习率调整，模式包括三角形、三角形2和指数衰减，分别对应不同的最大值变化规则。ExponentialLR：指数衰减，通过gamma调整学习率，last_ep...
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) ...
torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率(learning rate)的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。 而torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。
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))
CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=config.epochs, eta_min=config.min_lr) elif config.lr_scheduler == 'multistep': if config.steps is None: return None if isinstance(config.steps, int): config.steps = [config.steps] scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=config.steps, ...
super(CosineAnnealingLR, self).__init__(optimizer, last_epoch, verbose) def get_lr(self): if not self._get_lr_called_within_step: warnings.warn("To get the last learning rate computed by the scheduler, " "please use `get_last_lr()`.", UserWarning) if...
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') ...