optimizer(Optimizer):要进行学习率decay的优化器 step_size(int):每经过step_size 个epoch,做一次学习率decay gamma(float):学习率衰减的乘法因子。Default:0.1 last_epoch(int):最后一个epoch的index。Default:0.1 verbose(bool):如果为True,每一次更新都会打印一个标准的输出信息 ,Default:False lr_list = []...
from torch.optim.lr_scheduler import StepLRscheduler = StepLR(optimizer, step_size = 4, # Period of learning rate decay gamma = 0.5) # Multiplicative factor of learning rate decay 2、MultiStepLR MultiStepLR -类似于StepLR -也通过乘法因子降低了学习率，但在可以自定义修改学习率的时间节点。
lr(float)- 初始学习率,可按需随着训练过程不断调整学习率。 momentum(float)- 动量,通常设置为 0.9,0.8 dampening(float)- dampening for momentum ,暂时不了其功能,在源码中是这样用的:buf.mul_(momentum).add_(1 - dampening, d_p),值得注意的是,若采用nesterov,dampening 必须为 0. weight_decay(float)...
weight_decay(float)- 权值衰减系数,也就是L2正则项的系数 nesterov(bool)- bool选项,是否使用NAG(Nesterov accelerated gradient) Adagrad params(iterable)- 参数组,优化器要管理的那部分参数。 lr(float)- 初始学习率。 lr_decay:设置学习率衰减 weight_decay(float)- 权值衰减系数,也就是L2正则项的系数 eps:...
torch.optim.Adagrad(params, lr=0.01, lr_decay=0, weight_decay=0) 功能:实现Adagrad算法,Adagrad适用于数据稀疏或者分布不平衡的数据集 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict lr (float, 可选) – 学习率(默认: 1e-2) ...
前面的课程学习了优化器的概念,优化器中有很多超参数如学习率lr,momentum动量、weight_decay系数,这些超参数中最重要的就是学习率。学习率可以直接控制模型参数更新的步伐,此外,在整个模型训练过程中学习率也不是一成不变的,而是可以调整变化的。本节内容就可以分为以下3方面展开,分别是:(1)为什么要调整学习率?(2...
pytorch learning rate decay 本文主要是介绍在pytorch中如何使用learning rate decay. 先上代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 defadjust_learning_rate(optimizer,decay_rate=.9):forparam_groupinoptimizer.param_groups:param_group['lr']=param_group['lr']*decay_rate ...
在进行深度学习时,若发现loss出现上图中情况时,一直不发生变化,不妨就设置一下学习率衰减(learning rate decay)。 具体到代码中 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=...
class torch.optim.Adadelta(params, lr=1.0, rho=0.9, eps=1e-06, weight_decay=0)[source] 实现Adadelta算法。 它在ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method.中被提出。 参数: params (iterable) – 待优化参数的iterable或者是定义了参数组的dict ...
fromtorch_poly_lr_decayimportPolynomialLRDecayscheduler_poly_lr_decay=PolynomialLRDecay(optim,max_decay_steps=100,end_learning_rate=0.0001,power=2.0)forepochinrange(train_epoch):scheduler_poly_lr_decay.step()# you can handle step as epoch number... ...