optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt, T_max=args.epochs, eta_min=0, last_epoch=-1) 1. `weight_decay` = 1e-4 2. `weight_decay` = 1e-6 一、什么是权重衰减/权重衰退——weight_decay? weight_decay(权重衰退): - L2正则化 - 主要作用是:解决过
1. 权重衰减(weight decay) L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化。 1.1 L2正则化与权重衰减系数 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0 代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和...
num_epochs, lr =100,0.003 animator = d2l.Animator(xlabel='epoch',ylabel=
nn.Linear(20,1) )# 定义损失函数criterion = nn.MSELoss()# 定义优化器,并设置 weight_decay 参数optimizer = SGD(model.parameters(), lr=0.01, weight_decay=0.01)# 生成一些示例数据inputs = torch.randn(100,10) targets = torch.randn(100,1)# 训练循环forepochinrange(100): optimizer.zero_grad(...
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=0.1) loss_function = torch.nn.MSELoss() start_time = time.time() writer = SummaryWriter(comment='_权重衰减') for iter in range(iteration): y_pred = model(x) loss = loss_function(y, y_pred.squeeze()) ...
lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。 在后面的convolution_param中,我们可以设定卷积层的特有参数。
# 设置优化器,包含weight_decay optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9, weight_decay=1e-4) # 训练循环 # ... 4. 提醒用户根据模型性能和验证集表现调整weight_decay参数 由于weight_decay对模型的性能有显著影响,因此建议根据模型的训练过程和验证集上的表现来调整这个参数。如果...
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=1e-4) 权重衰减等价于 L 2 范数正则化(regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段。 L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: ...
CosineAnnealingLR(opt, T_max=args.epochs, eta_min=0, last_epoch=-1) weight_decay = 1e-4 weight_decay = 1e-6 一、什么是权重衰减/权重衰退——weight_decay? weight_decay(权重衰退): L2正则化 主要作用是:解决过拟合,在损失函数中加入L2正则化项 weight _decay本质上是一个 L2正则化系数 ...
optim_wdecay = torch.optim.SGD(net_weight_decay.parameters(), lr=lr_init, momentum=0.9, weight_decay=1e-2) 1. 2. 最终,我们可以得到通过这两个优化器训练得到的模型: 红色曲线为没有weight decay的结果,蓝色虚线为加入weight decay的训练结果,可以看到加入后能够非常有效的缓解过拟合现象。