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:解决过拟合,在损失函数中加入L2正则化项 `...
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...
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(...
# 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...
returntorch.sum(w.pow(2)) /2# 这里我们没有把lambda写进了,我们会写在外面 # 定义训练函数 deftrain(lambd): w, b = init_params() net, loss =lambdaX: d2l.linreg(X, w, b), d2l.squared_loss num_epochs, lr =100,0.003 animator = d2l.Animator(xlabel='epoch',ylabel='loss'...
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。
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()) ...
MSELoss() num_epochs, lr = 100, 0.003 # bias没有衰减 trainer = torch.optim.SGD([ {"params":net[0].weight,'weight_decay':wd}, #按照wd对权重进行weight_decay {"params":net[0].bias}],lr =lr) animator = d2l.Animator(xlabel='epochs', ylabel='loss', yscale='log', xlim=[5,num_...
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 ...
2019-12-09 18:17 − 1.来源 本质上 GBDT+LR 是一种具有 stacking 思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于 Facebook 2014 年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook 。 2.使用... 耐烦不急 0 1630 【...