1. lr (float): 学习率(默认值: 0.001) 2. momentum (float, 可选): 动量因子(默认值: 0) 3. weight_decay (float, 可选): 权重衰减(L2惩罚的强度)(默认值: 0) 4. dampening (float, 可选): 动量的阻尼因子,防止震荡(默认值: 0) 5. nesterov (bool, 可选): 用于启用Nesterov动量(默认值: ...
model=SimpleModel(input_dim=10,output_dim=1)# 实例化模型learning_rate=0.01# 设置学习率weight_decay=0.0001# 设置权重衰减,用于L2正则化momentum=0.9# 设置动量optimizer=optim.SGD(model.parameters(),# 使用模型的参数lr=learning_rate,# 学习率weight_decay=weight_decay,# 权重衰减momentum=momentum)# 动量...
#设置优化器optimzer = torch.optim.SGD(myNet.parameters(), lr=0.05) loss_func= nn.MSELoss() 一、SGD方法 我们要想训练我们的神经网络,就必须要有一种训练方法。就像你要训练你的肌肉,你的健身教练就会给你指定一套训练的计划也可以叫方法,那么SGD就是这样一种训练方法,而训练方法并不只有这一个,因为给...
torch.optim.SGD(params, lr=, momentum=0, dampening=0, weight_decay=0, nesterov=False) params:可迭代参数以优化或定义参数组。 lr:初始学习率,可随着训练过程不断调整学习率。 momentum:动量,通常设置为0.9,0.8。momentum又称为动量梯度下降。 dampening:动量阻尼,默认为0。 weight_decay:权值衰减系数,即L2...
#优化器设置 opt_SGD = torch.optim.SGD(net_SGD.parameters(),lr = LR) opt_Momentum = torch.optim.SGD(net_Momentum.parameters(),lr = LR,momentum=0.8) opt_RMSprop = torch.optim.RMSprop(net_RMSprop.parameters(),lr = LR,alpha=0.9)
你可以使用weight_decay参数来设置权重衰减,例如: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.001) Nesterov 动量(Nesterov Momentum):Nesterov 动量是传统动量的一种变体。在更新权重之前,它会先计算传统的动量值,然后再根据这个动量值进行权重更新。默认情况下,Nesterov 动量为False。
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = 0.01, momentum = 0.9)optimizer = optim.Adam([var1,var2]
首先第一代设置 lr = x,在第五代结束的时候,lr为 kx,在这五代期间,每一代按代数关系慢慢将x增加到kx。这样避免了学习率急剧的变化 BN 在公式1,2中,我们都是假设每一样本的loss是独立的,但在BN的计算中,由于BN的计算,这些样本的loss并不是独立的,所以lossfunction的也会改变 ...
最简单的就是梯度下降,也即前面提到的最速下降,并且可以设置lr,即学习率。 Batch GD:批量梯度下降 与传统优化问题不同的是,深度学习往往是计算批量输入的loss,即假设输入图片是x,学习的函数为f,则其实最后的目标函数是: f(x_1,\theta)+f(x_2,\theta)+...+f(x_i,\theta) 对\theta求导,梯度应该为\su...
optimizer == 'AdamW': optimizer = AdamW(g0, lr=hyp['lr0'], betas=(hyp['momentum'], 0.999)) # adjust beta1 to momentum else: optimizer = SGD(g0, lr=hyp['lr0'], momentum=hyp['momentum'], nesterov=True) optimizer.add_param_group({'params': g1, 'weight_decay': hyp['weight_...