经过我自己的试验发现,如果是用那种等间隔的退火策略(CosineAnnealingLR和Tmult=1的CosineAnnealingWarmRestarts),验证准确率总是会在学习率的最低点达到一个很好的效果,而随着学习率回升,验证精度会有所下降.所以为了能最终得到一个更好的收敛点,设置T_mult>1是很有必要的,这样到了训练后期,学习率不会...
importtorchfromtorch.optim.lr_schedulerimportCosineAnnealingLR, CosineAnnealingWarmRestartsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtimmimportschedulerastimm_schedulerfromtimm.scheduler.schedulerimportSchedulerastimm_BaseSchedulerfromtorch.optimimportOptimizerfromtorch.optimimportlr_schedulerfromtransformersimportget_cosine_schedule_...
9 CosineAnnealingWarmRestarts 10 ReduceLROnPlateau 11 CyclicLR 12 OneCycleLR 13 warm up 14 ChainedScheduler 15 SequentialLR Pytorch实现15种常用学习率调整策略(自定义学习率衰减)mp.weixin.qq.com/s/3KUkz73he4IOBtQg7tjqLw 1 函数衰减 LambdaLR 以自定义一个函数作为乘法因子控制衰减。
本文简要介绍python语言中 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts.step 的用法。 用法: step(epoch=None)每次批量更新后都可以调用步骤示例>>> scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0, T_mult) >>> iters = len(dataloader) >>> for epoch in range(20): >>> for i, ...
8、CosineAnnealingWarmRestartsLR CosineAnnealingWarmRestartsLR类似于CosineAnnealingLR。但是它允许在(例如，每个轮次中)使用初始LR重新启动LR计划。from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingWarmRestartsscheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0 = 8,# Number of iterations for the first ...
四、CosineAnnealingWarmRestarts 五、SequentialLR 六、ChainedScheduler 写在前面 上一篇文章介绍了一些常用的学习率衰减策略,下面我们再来看看稍微冷门一点的,废话不多说,我们开始。 图解Pytorch学习率衰减策略(一): 一、LambdaLR 基于自定义 lambda 函数调整学习率,极为灵活。可以根据训练的需要,自由地设计学习率的变...
9 CosineAnnealingWarmRestarts 10 ReduceLROnPlateau 11 CyclicLR 12 OneCycleLR 13 warm up 14 ChainedScheduler 15 SequentialLR 1 LambdaLR 以自定义一个函数作为乘法因子控制衰减。 公式: 函数: 代码语言:javascript 复制 """ 将每个参数组的学习率设置为初始 lr 乘以给定函数.当 last_epoch=-1时,设置 lr ...
CosineAnnealingWarmRestarts ChainedScheduler SequentialLR ReduceLROnPlateau scheduler(调度器)是一种用于调整优化算法中学习率的机制。学习率是控制模型参数更新幅度的关键超参数,而调度器根据预定的策略在训练过程中动态地调整学习率。 优化器负责根据损失函数的梯度更新模型的参数,而调度器则负责调整优化过程中使用的特定...
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max = 32, # Maximum number ofiterations. eta_min = 1e-4) # Minimum learning rate. 两位Kaggle大赛大师Philipp Singer和Yauhen Babakhin建议使用余弦衰减作为深度迁移学习[2]的学习率调度器。 8、CosineAnnealingWarmRestartsLR ...
14.CosineAnnealingWarmRestarts 和余弦退火类似,多了warmrestart操作。 pytorch调用及相关参数: torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=- 1, verbose=False) T_0:第一次restart的迭代次数; ...