learning rate四种改变方式

最新推荐文章于 2025-06-12 08:35:24 发布
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本文详细介绍了四种常用的学习率调整策略：Fixed、Step、Polynomial 和 Inv，包括各自的参数设置和适用场景，对于理解及应用深度学习训练过程中的学习率调整具有指导意义。

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Fixed

learning rate固定不变

base_lr = 0.01
lr_policy = "fixed"

Step

learning rate在每迭代stepsize次后减少gamma倍。lr=lr×gamma

base_lr = 0.01
lr_policy = "step"
gamma = 0.1
stepsize= 10000

Polynomial

learning rate呈多项式曲线下降。LR(t)=base_lr×(tT)power

base_lr = 0.01
lr_policy = "poly"
power = 0.5

Inv

learning rate随迭代次数增加而下降。LR(t)=base_lr×(1+gamma×iter)power

base_lr = 0.01
lr_policy = "Inv"
gamma = 0.0001
power = 0.75
深度学习中的超参数调节（learning rate、epochs、batch-size...）
算法工程师
11-28 4680
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AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)
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深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
调参之learning rate
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The learning rate is perhaps the most important hyperparameter. If you have time to tune only one hyperparameter, tune the learning rate.\hspace{20em} – Page 429, Deep Learning, 2016 a l...
learning rate 调整方法
hellocsz的博客
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在模型训练DL模型时，随着模型的epoch迭代，往往会推荐逐渐减小learning rate，在一些实验中也证明确实对训练的收敛有正向效果。对于learning rate的改变，有定制衰减规则直接控制的，也有通过算法自动寻优的。这里主要介绍下TF自带的两种衰减方法：指数衰减和多项式衰减。指数衰减（tf.train.exponential_decay）方法原型：tf.train.exponentia...
如何学习？Learning rate!
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步长-学习率(Learning rate)
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在机器学习中，步长（step size）和学习率（learning rate）确实是指同一个概念，它们描述了在梯度下降算法中参数更新的幅度。学习率是优化算法中最重要的超参数之一，它直接影响模型训练的效率和最终性能。
pytorch笔记：调整学习率（torch.optim.lr_scheduler）
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1 概述 torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率（learning rate）的方法。一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。 2lr_scheduler调整策略举例 2.1torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR( optimizer, lr_lambda, last_ep...
深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。
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04-19 4229
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训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。在神经网络的训练过程中，一个非常直观的需要调整的超参数就是batch size。我们需要决定在一次训练中，要选取多少样本喂给神经网络，这个要选择的样本个数，就是batch size。
利用scheduler实现learning-rate学习率动态变化
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记录一下schedule设置学习率变化过程的使用和方法 优化器optimizer pytorch提供数种优化器的实现，优化器根据计算图的结构，进行梯度计算，根据loss信息实现自动的BP过程。常用的就是Adam，将网络参数传入，设置初始的learning-rate学习率即可: optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.learn_rate) 在训练中： optimizer.zero_grad() loss.backward() opt
机器学习学习笔记——1.1.1.6.4 Learning rate（学习率）
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所以，这里还有一个问题，你可能想知道如果你的一个参数W已经在这里了怎么办。你在这里看到的不是一个平方误差成本函数，这个成本函数有两个局部最小值，对应于你在这里看到的两个山谷。这是我们想要最小化的W的成本函数J。对于学习率太小的情况，这里有一个图，横轴是W，纵轴是成本J。所以，这里又是一个步骤，再一个步骤，另一个微小的步伐，直到你最终接近最小值。现在，读到这里第三点，导数比前一步小，我们将采取更小的一步，随着我们接近最小值。所以当我们运行梯度下降时，最终我们会采取非常小的步骤，直到你最终达到一个局部最小值。
深度学习21_李宏毅_06_Adaptive Learning Rate
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Tips for training: Adaptive Learning Rate critical point其实不一定是,你在训练一个Network的时候,会遇到的最大的障碍,今天要告诉大家的是一个叫做Adaptive Learning Rate的技术,我们要给每一个参数不同的learning rate Training stuck ≠ Small Gradient People believe training stuck because the parameters are around a cri
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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 介绍 该类是torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau() 使用方法如下： cla...
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Introduction 学习率 (learning rate)，控制 模型的 学习进度 ：  学习率大小   学习率 大 学习率 小 学习速度 快 慢 使用时间点 刚开始训练时 一定轮数过后 副作用 1.易损失值爆炸；2.易振荡。 1.易过拟合；2.收敛速度慢。 学习率设置 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率...
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在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。Caffe通过协调的进行整个网络的前向传播推倒以及后向梯度对参数进行更新，试图减小损失。  Caffe已经封装好了三种优化方法，分别是Stochastic Gradient Descent (SGD), AdaptiveGradient (ADAGRAD), and Nesterov’
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1. 什么是学习率(Learning rate)？   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。   这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响（这里以代价函数为凸函数为例）：   回顾一下梯度下降的代码：   repea...
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learning_rate_counter 是一个在神经网络训练过程中用于调整学习率的计数器。它通常用于实现学习率衰减（learning rate decay）的策略。 在神经网络训练中，学习率决定了每次参数更新的步长大小。为了更好地优化模型并加快收敛速度，常常会在训练过程中逐渐降低学习率。这种降低学习率的策略可以使模型更好地适应训练数据，并且避免在训练后期因为学习率过大而出现震荡或不稳定的情况。 learning_rate_counter 可以是一个整数变量，用于记录训练的迭代次数。在每个训练迭代中，当达到一定条件时（例如每过一定的迭代次数或训练损失不再显著改变），我们可以根据 learning_rate_counter 的值来调整学习率。常见的学习率衰减方法包括指数衰减、余弦退火等，具体的设置会根据具体的问题和模型而定。 总之，learning_rate_counter 是一个用于调整学习率的计数器，在神经网络训练中可以用来实现学习率衰减策
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