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) 在发现loss不再降低或者acc不再提高之后,降低学习率。各参数意义如下: 例子,如图所示的y轴为lr,x为调整的次序,初...
pytorch中ReduceLROnPlateauLR调节器 pytorch模型微调 深度学习Pytorch(十一)——微调torchvision模型 文章目录 深度学习Pytorch(十一)——微调torchvision模型 一、简介 二、导入相关包 三、数据输入 四、辅助函数 1、模型训练和验证 2、设置模型参数的'.requires_grad属性' 一、简介 在本小节,深入探讨如何对torchvision进...
lr_scheduler=torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer,gamma=0.1,last_epoch=-1) 4. linearLR 在epoch数达到total_iters数值之前,使用线性改变乘法因子衰减学习率。 计算公式和pytorch计算代码如下: def_get_closed_form_lr(self):return[base_lr * (self.start_factor +(self.end_factor- self.start_...
以下是`ReduceLROnPlateau`的参数: - `factor`:学习率的缩放因子。新的学习率将为旧学习率乘以`factor`。默认值为0.1。 - `patience`:在验证集上没有观测到模型性能改善的轮次数量。如果经过`patience`个轮次后,验证集的性能仍然没有改善,则会降低学习率。默认值为10。 - `threshold`:阈值,用来判断验证集性能...
min_lr:学习率下限 eps:学习率衰减最小值 代码: # --- 5 Reduce LR On Plateau ---loss_value = 0.5accuray = 0.9factor = 0.1mode = "min"patience = 10 # 连续10次损失不下降时执行一次lr=lr*0.1cooldown = 10 # 先冷却10个epoch,这时候不监控min_lr = 1e-4verbose = True # 会打印多少次...
torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率(learning rate)的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。 而torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。
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) 在发现loss不再降低或者acc不再提高之后,降低学习率。各参数意义如下: ...
自适应调整策略: ReduceLROnPlateau自定义调整策略: LambdaLR MultiplicativeLR 2.1 基类: _LRScheduler 学习率调整类主要的逻辑功能就是每个 epoch 计算参数组的学习率,更新 optimizer对应参数组中的lr值,从而应用在optimizer里可学习参数的梯度更新。所有的学习率调整策略类的父类是torch.optim.lr_scheduler._LR...
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)在发现loss不再降低或者acc不再提⾼之后，降低学习率。各参数意义如下：参数含义 mode'min'模式检测metric是否不...
all_lr.append(param_group['lr']) 另一种方法,在一个batch训练代码里,当前的lr是optimizer.param_groups[0]['lr'] 学习率衰减 # Reduce learning rate when validation accuarcy plateau. scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', patience=5, verbose=True) ...