当训练步数大于等于热身步数(warmup_steps)时,学习率为: 其中,lr为热身之后的学习率,start_lr为学习率初始值,end_lr为最终学习率,epoch为训练轮数。 2.batch size 2.1 什么是BatchSize Batch一般被翻译为批量,设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。Batch Size的直观理解就是一次...
decay_steps=decay_steps∗math.ceil(epochdecay_steps) new_learning_rate=(learning_rate−end_lr)∗(1−epochdecay_steps)power+end_lr 若cycle=False,其计算公式为: epoch=min(epoch,decaysteps) new_learning_rate=(learning_rate−end_lr)∗(1−epochdecay_steps)power+end_lr 其中,learning_r...
lr=start_lr+(end_lr−start_lr)∗epochwarmup_steps 当训练步数大于等于热身步数(warmup_steps)时,学习率lr 为:lr=learning_rate 其中,lr为热身之后的学习率,start_lr为学习率初始值,end_lr为最终学习率,epoch为训练轮数。 2.batch size 2.1 什么是BatchSize Batch一般被翻译为批量,设置batch_size的...
new_learning_rate=(learning_rate−end_lr)∗(1−epochdecay_steps)power+end_lrnew_learning_rate=(learning_rate−end_lr)∗(1−decay_stepsepoch)power+end_lr 若cycle=False,其计算公式为: epoch=min(epoch,decaysteps)epoch=min(epoch,decaysteps) new_learning_rate=(learning_rate−end_...