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  • pytorch余弦退火,learning rate 衰减

    万次阅读 2018-09-18 12:36:42
    lr_scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=5,eta_min=4e-08) lr_scheduler.step() 官网:...Exampl...

    lr_scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=5,eta_min=4e-08)

    lr_scheduler.step()

    官网:https://pytorch.org/docs/0.3.1/optim.html#torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR

    Example:

    scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=5,eta_min=4e-08)
    for epoch in range(100):
    scheduler.step()
    train(…)
    validate(…)

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  • 6)“sigmoid” - 学习率进行sigmod函数衰减,返回 base_lr ( 1/ 1+exp ( gamma * ( iter - stepsize ) ) ),gamma设置为0.05,stepsize设置为200;     7)  inv : 其中参数  gamma  与  ...

    学习率变化有以下几种常见策略:

    base_lr是基础学习率,这里设置为0.1。

    1)“step” - 需要设置一个stepsize参数,返回base_lr * gamma ^ ( floor ( iter / stepsize ) ),iter为当前迭代次数,gamma设置为0.4,stepsize设置100;

    2)“multistep”  和step相近,但是需要stepvalue参数,step是均匀等间隔变化,而multistep是根据stepvalue的值进行变化; 

    a.可以设置多个 stepvalue的值, 在prototxt里面也没有具体介绍, 它由参数 stepsize 与 stepvalue 决定; 

    b.它不是每时第刻都去计算 学习率,而是达到我们设定的stepvalue的时候,才去计算(根据方法2中的公式),然后更新学习率; 

    c.stepvalue 可以设置多个的

     

    3)“fixed” - 保持base_lr不变;

    4)“exp” - 返回base_lr * gamma ^ iter, iter为当前迭代次数,gamma设置为0.98;

     

    5)“poly” - 学习率进行多项式误差衰减,返回 base_lr* ( 1 - iter / max_iter ) ^ ( power ),power设置为0.9;

    6)“sigmoid” - 学习率进行sigmod函数衰减,返回 base_lr ( 1/ 1+exp ( gamma * ( iter - stepsize ) ) ),gamma设置为0.05,stepsize设置为200;

     

     

    7) 

    inv : 其中参数 gamma 与 power 都需要设置;

    学习率  = base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power)

     

     

     

    solver.prototxt文件是用来告诉caffe如何训练网络的。solver.prototxt的各个参数的解释如下:

    • base_lr
      这个参数是用来表示网络的初始学习率的。这个值是一个浮点型实数。
    • lr_policy
      这个参数是用来表示学习率随着时间是如何变化的。值是字符串,需要加""。学习率变化的可选参数有:
      “step”——需要设置stepsize。根据gamma参数和stepsize参数来降低学习率,base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize))iter是当前迭代次数。学习率每迭代stepsize次变化一次。
      “multistep”——与step类似,需要设置stepvalue,学习率根据stepvalue进行变化。
      “fixed”——学习率base_lr保持不变。
      “inv”——学习率变化公式为base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power)
      “exp”——学习率变化公式为base_lr * gamma ^ iter}
      “poly”——学习率以多项式形式衰减,到最大迭代次数时降为0。学习率变化公式为base_lr * (1 - iter/max_iter) ^ (power)
      “sigmoid”——学习率以S型曲线形式衰减,学习率变化公式为base_lr * (1 / (1 + exp(-gamma * (iter - stepsize))))
    • gamma
      这个参数表示学习率每次的变化程度,值为实数。
    • stepsize
      这个参数表示什么时候应该进行训练的下一过程,值为正整数。主要用在lr_policystep的情况。
    • stepvalue
      这个参数表示什么时候应该进行训练的下一过程,值为正整数。主要用在lr_policymultistep的情况。
    • max_iter
      这个参数表示训练神经网络迭代的最大次数,值为正整数。
    • momentum
      这个参数表示在新的计算中要保留的前面的权重数量,值为真分数,通常设为0.9。
    • weight_decay
      这个参数表示对较大权重的惩罚(正则化)因子。值为真分数。
      This parameter indicates the factor of (regularization) penalization of large weights. This value is a often a real fraction.
    • solver_mode
      这个参数用来表示求解神经网络的模式——值为CPU or GPU。
    • snapshot
      这个参数用来表示每迭代多少次就应该保存snapshot的modelsolverstate,值为正整数。
    • snapshot_prefix:
      这个参数用来表示保存snapshot时modelsolverstate的前缀,值为带引号的字符串。
    • net:
      这个参数表示训练网络所在的位置,值为带引号的字符串。
    • test_iter
      这个参数表示
      这个参数表示每个test_interval进行多少次test迭代,值为正整数。
    • test_interval
      这个参数表示什么时候进行数据的测试,值为正整数。
    • test_initialization: true/false 是否进行第一次测试
    • display
      这个参数用来表示什么时候将输出结果打印到屏幕上,值为正整数,表示迭代次数。
    • type
      这个参数表示训练神经网络采用的反向传播算法,值为带引号的字符串。可选的值有:
      Stochastic Gradient Descent “SGD”——随机梯度下降,默认值。
      AdaDelta “AdaDelta”——一种”鲁棒的学习率方法“,是基于梯度的优化方法。
      Adaptive Gradient “AdaGrad”——自适应梯度方法。
      Adam “Adam”——一种基于梯度的优化方法。
      Nesterov’s Accelerated Gradient “Nesterov”——Nesterov的加速梯度法,作为凸优化中最理想的方法,其收敛速度非常快。
      RMSprop “RMSProp”——一种基于梯度的优化方法。

     

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  • learning rate decay 学习速率衰减 对于mini-batch gradient descent,其梯度下降可能会围绕最优点附近徘徊,但是由于learning rate不变,可能不会进一步靠近最优点(蓝色路径) 如果learning rate会随着学习...

    learning rate decay 学习速率衰减


    这里写图片描述

    • 对于mini-batch gradient descent,其梯度下降可能会围绕最优点附近徘徊,但是由于learning rate不变,可能不会进一步靠近最优点(蓝色路径)
    • 如果learning rate会随着学习的深入不断衰减,那么上述情况会得到改善,最终的结果和更加靠近最优点(绿色路径)
      这里写图片描述
      方法 一
      1 epoch=1 pass through data 1   e p o c h = 1   p a s s   t h r o u g h   d a t a

      α=11+decayRateepochNumα0 α = 1 1 + d e c a y R a t e ∗ e p o c h N u m α 0

      这里写图片描述
      方法 二 (exponentially decay)
      α=0.95epochNumα0 α = 0.95 e p o c h N u m α 0

      方法 三
      α=kepochNumα0 α = k e p o c h N u m α 0

      α=ktα0 α = k t α 0

      t t <script type="math/tex" id="MathJax-Element-6">t</script>是mini-batch的次数。
      方法 四 (discrete staircase)
      方法 五 (manual decay )
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  • 学习率衰减 Learning Rate Decay

    千次阅读 2018-08-11 13:39:07
    Why should learning rate decay? &nbsp; &nbsp; &nbsp; 以目前最主流的参数优化算法Gradient Descent为例,为了让梯度下降的性能更优,我们需要将学习率设定在一个合适的范围。具体来说,学习率其实...

    Why should learning rate decay?


          以目前最主流的参数优化算法Gradient Descent为例,为了让梯度下降的性能更优,我们需要将学习率设定在一个合适的范围。具体来说,学习率其实就是算法的步长,一步走多少决定了很多事情:步子大了,优化效率高,很可能一下越过最优解;相反,步子小了,优化效率低,很可能陷进一个局部最优解怎么都走不出来。所以学习率的调整在算法参数最优的过程中至关重要。

    How decay learning rate?


    • exponential_decay:指数衰减
      decayed_learning_rate = learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)
    • natural_exp_decay:自然指数衰减
      decayed_learning_rate = learning_rate * exp(-decay_rate * global_step)
    • inverse_time_decay:逆时间衰减
      decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * global_step / decay_step)
    • polynomial_decay:多项式衰减
      global_step = min(global_step, decay_steps)
      decayed_learning_rate = (learning_rate - end_learning_rate) *(1 - global_step / decay_steps) ^ (power) + end_learning_rate
    参数意义
    decayed_learning_rate衰减后的学习率
    learning_rate初始学习率
    decay_rate衰减率
    global_step当前的step
    decay_steps衰减周期
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  • 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...
  • 权重衰减(weight decay)与学习率衰减learning rate decay)
  • 看到一篇好文章, 系统地介绍了tensorflow中的几个学习率衰减函数, 并画图展示了它们的区别: TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay
  • 深度学习——学习率衰减(learning rate decay)

    万次阅读 多人点赞 2018-09-08 16:03:28
    学习率衰减(learning rate decay) 为了防止学习率过大,在收敛到全局最优点的时候会来回摆荡,所以要让学习率随着训练轮数不断按指数级下降,收敛梯度下降的学习步长。 学习率衰减可以用以下代码实现 decayed_...
  • 一、学习率衰减的概念和必要性学习率过大,在算法优化的前期会加速学习,使得模型更容易接近局部或全局最优解。但是在后期会有较大波动,甚至出现损失函数的值围绕最小值徘徊,波动很大,始终难以达到最优,如下图...
  • 很多时候我们要对学习率(learning rate)进行衰减,下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): &quot;&quot;&quot;Sets the learning rate to...
  • TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay

    万次阅读 多人点赞 2018-03-15 21:27:39
    学习率衰减learning rate decay) 在训练神经网络时,使用学习率控制参数的更新速度.学习率较小时,会大大降低参数的更新速度;学习率较大时,会使搜索过程中发生震荡,导致参数在极优值附近徘徊. 为此,在...
  • 很多时候我们要对学习率(learning rate)进行衰减,下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial ...
  • 在实验过程中我们可能都对learning rate的选取而苦脑过 learning rate过小:loss降低过慢 learning rate过大:loss可能达不到最优,而在最优返回震动 其比较如下图所示 解决办法 1. 使用ReducLROnPlateau 1.1 ...
  • 很多时候我们要对学习率(learning rate)进行衰减,下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10...
  • pytorch learning rate decay本文主要是介绍在pytorch中如何使用learning rate decay. 先上代码:def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """ 每50个epoch,权重以0.99的速率衰减 """ if epoch // 50 == 0:...
  • 学习率衰减(Learning rate decay)

    万次阅读 2019-01-11 15:45:09
    decay-rate衰减率 epoch-num:代数 :初始学习率 方法2: 指数衰减: 方法3: 方法4: 方法4: 手动衰减。如果一次只训练一个模型,如果花上数小时或数天来训练,看看自己的模型...
  • Adam和学习率衰减learning rate decay)

    千次阅读 2019-06-28 17:06:00
    目录 梯度下降法更新参数 ... Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的,然后介绍 Adam 如何更新参数,以及 Adam 如何和学习率衰减结合。...

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