PyTorch中封裝了很多优化器的视线,其中以Adam优化器最为常见(一般推荐使用的学习率为3e-4) 7. 更好的优化器——Ranger Ranger优化器在2019年出现之后广受好评,经过测试发现,该优化器无论从性能还是精度上,均有很好的表现。 Ranger优化器是在RAdam与Lookahead优化器基础上进行融合得到的。 RAdam:带有整流器的Adam...
优化器的参数param_groups属性,不同优化器有不同的参数。 常用优化器Adam,推荐使用的学习率为3e-4 Ranger优化器是在RAdam和Lookahead优化器基础上进行融合得来的 选取优化器需根据特定任务,多次尝试选择不同的优化器 5.10 退化学习率-在训练的速度与精度之间找到平衡 设置学习率的方法,退化学习率,又称为学习衰减率。
elif optim == 'adamW':#优化器 optimizer = torch.optim.AdamW((param for param in net.parameters() if param.requires_grad), lr=lr, weight_decay=0) elif optim == 'ranger': optimizer = Ranger((param for param in net.parameters() if param.requires_grad), lr=lr, weight_decay=0) if ...
一般认为 Adam 是开始大多数项目的合理优化器。通常有一种配置的随机梯度下降与 Nesterov 动量,可以胜过 Adam,但在为给定项目初始化 SGD 时找到正确的超参数可能会很困难且耗时。 有许多关于 Adam 的变体--AdaMax、RAdam、Ranger 等等--每种都有优点和缺点。深入研究这些细节超出了本书的范围,但我们认为了解这些替...
但在实践中,很多架构也能很好地适配其他优化器。并且,现在很多新论文也在使用 Ranger 等其他优化器。此外,关于 Adam 的另一种说法是,如果它真的自适应,那我们就不需要学习率查找器(finder)和调度器(scheduler)了。
# 1.7 使用Ranger优化器训练模型import torch.optim as optim # 引入优化器库from functools import partial # 引入偏函数库from ranger import * # 载入Ranger优化器# 为Ranger优化器设置参数opt_func = partial(Ranger, betas=(.9, 0.99), eps=1e-6) # betas=(Momentum,alpha)optimizer = opt_func(model...
在这里,我们可以看到neg_correct与trueNeg_count是相同的!这其实是有道理的,因为非结节是我们的“负面”值(如“负面诊断”),如果分类器预测正确,那么这就是真阴性。同样,正确标记的结节样本是真阳性。 我们确实需要添加我们的假阳性和假阴性值的变量。这很简单,因为我们可以取良性标签的总数并减去正确的计数。剩下...
2.8 Ranger优化器图卷积神经网络的层数不宜过多,一般在3层左右即可。本例将实现一个3层的图卷积神经网络,每层的维度变化如图9-15所示。使用循环语句训练模型,并将模型结果可视化。2.8.1 代码实现:用Ranger优化器训练模型并可视化结果---Cora_GNN.py(第8部分)#...
此外目前也有一些前沿的优化算法,据称效果比Adam更好,例如LazyAdam, Look-ahead, RAdam, Ranger等。 SGD和Adam 内置优化器 **在pytorch中:**optim模块,提供了多种可直接使用的深度学习优化器,内置算法包括Adam、SGD、RMSprop等,无需人工实现随机梯度下降算法,直接调用即可。 **在tensorflow中:**在keras.optimizers...