12.ConstantLRConstantLR ReduceLROnPlateau参数非常多,其功能是自适应调节学习率,它在step的时候会观察验证集上的loss或者准确率情况,loss当然是越低越好,准确率则是越高越好,所以使用loss作为step的参数时,mode为min,使用准确率作为参数时,mode为max。factor是每次学习率下降的比例,新的学习率等于老的学习率乘以fact...
自适应调整; 依训练状况伺机调整,这就是ReduceLROnPlateau方法。该法通过监测某一指标的变化情况,当该指标不再怎么变化的时候,就是调整学习率的时机,因而属于自适应的调整。 自定义调整。 自定义调整,Lambda。Lambda方法提供的调整策略十分灵活,我们可以为不同的层设定不同的学习率调整方法,这在fine-tune中十分有用...
scheduler=lr_scheduler.ConstantLRConstantLR(optimizer,factor=0.5,total_iters=80) 12.ReduceLROnPlateau ReduceLROnPlateau参数非常多,其功能是自适应调节学习率,它在step的时候会观察验证集上的loss或者准确率情况,loss当然是越低越好,准确率则是越高越好,所以使用loss作为step的参数时,mode为min,使用准确率作为参数...
optim.Adam(net_1.parameters(), lr = initial_lr) scheduler_1 = ReduceLROnPlateau(optimizer_1, mode='min', factor=, patience=2) print"初始化的学习率:", optimizer_1.defaults['lr']) for epoch in range(1, 15): # train test = 2 optimizer_1.zero_grad() optimizer_1.step() ...
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau:该方法提供了一些基于训练过程中的某些测量值对学习率进行动态的下降. lr_scheduler调整方法一:根据epochs CLASS torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) 将每个参数组的学习率设置为给定函数的初始值,当last_epoch=-1时,设置初始的lr...
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau:该方法提供了一些基于训练过程中的某些测量值对学习率进行动态的下降. lr_scheduler调整方法一:根据epochs CLASS torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1) 1. 将每个参数组的学习率设置为给定函数的初始值,当last_epoch=-1时,设置初始...
1.2.2训练中某些参数进行调节有ReduceLROnPlateau torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer,mode=‘min’,factor=0.1,patience=10,verbose=False,threshold=0.0001,threshold_mode=‘rel’,cooldown=0,min_lr=0,eps=1e-08) 当某指标不发生变化时调整学习率,如监视loss不在下降,精度不在上升等,factor:...
之后恢复初始设置，适用于某些特定训练阶段。13. **ReduceLROnPlateau ReduceLROnPlateau策略通过监控验证集性能调整学习率，依据loss或accuracy变化，通过factor参数控制学习率下降幅度。每种学习率调整策略在不同训练场景中表现出其独特优势，选择合适的策略对于提升模型性能至关重要。
12.ReduceLROnPlateau ReduceLROnPlateau参数非常多,其功能是自适应调节学习率,它在step的时候会观察验证集上的loss或者准确率情况,loss当然是越低越好,准确率则是越高越好,所以使用loss作为step的参数时,mode为min,使用准确率作为参数时,mode为max。factor是每次学习率下降的比例,新的学习率等于老的学习率乘以factor...
官网说明:https://pytorch.org/docs/stable/optim.html?highlight=reducelronplateau#torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau CLASS torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=...