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...
'''scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, T_0=8, T_mult=1) case'cosineTimm': steps_per_epoch =1scheduler = timm_scheduler.CosineLRScheduler(optimizer=optimizer, t_initial=max_epoch, lr_min=4.5e-6, warmup_t=1, warmup_lr_init=4.5e-6) case'cosineTorchLambda': warmup_epoch ...
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 CosineAnnealingWarmRestarts 是余弦退火和周期性重新启动的结合。这种策略在每个周期内,学习率按照余弦函数曲线下降,然后在周期结束时重置为初始值并进入下一个周期。 示例: import torch import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt # 定义模型(这里只是一个占位符) m...
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。
8 CosineAnnealingLR 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 """
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; ...
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 CosineAnnealingWarmRestarts scheduler = CosineAnnealingWarmRestarts(optimizer, ...