【7】学习率退火

最新推荐文章于 2025-01-06 23:36:22 发布

j_qin

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分类专栏：神经网络基础文章标签：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/j_qin/article/details/121566972

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9 篇文章

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1、学习率退火介绍

在训练神经网络时，学习率都是随着训练而变化，这主要是由于在神将网络训练后期，如果学习率过高，会造成loss的震荡，但是如果学习率减小的过快，又会造成收敛变慢的情况。以下介绍学习率退火的方式：

1.1、分段常数衰减

1.2、指数衰减

1.3、1/t衰减

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keras学习率余弦退火CosineAnnealing

01-06

keras学习率余弦退火CosineAnnealing1.引言2.余弦退火的原理3.keras实现 1.引言当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型不会超调且尽可能...

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火（cyclic cosine annealing learning rate schedule）

Roaddd的博客

01-27

2万+

1. 概述 2. 原理

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学习率退火

张洁的笔记

02-21

5313

在训练神经网络时，一般情况下学习率都会随着训练而变化，这主要是由于，在神经网络训练的后期，如果学习率过高，会造成loss的振荡，但是如果学习率减小的过快，又会造成收敛变慢的情况。因此，如何调整学习率也是一个值得讨论的问题。目前，比较常见的学习率退火方式有如下三种：随步数衰减比较常见的随步数衰减方式是每经过5个epoch学习率减小为一半，或者每经过20个epoch学习率减小为原来的十分之一。...

PyTorch学习之六个学习率调整策略

anshiquanshu的专栏

09-17

1612

PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类，分别是 a. 有序调整：等间隔调整(Step)，按需调整学习率(MultiStep)，指数衰减调整(Exponential)和余弦退火CosineAnnealing。 b. 自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。 c. 自定义调整：自定义调整学习率 LambdaLR。 1 等间隔调整学习率 StepLR 等间隔调整学习率，调整倍数为

深度学习：学习率退火

Wei_sx的博客

01-06

545

学习率退火是优化深度学习模型的重要策略，可以有效提高模型的收敛性和最终性能。不同的退火策略适用于不同的任务和数据集。在选择学习率退火时，可以根据模型的训练情况进行微调。

学习率退火/衰减

weixin_63681863的博客

12-11

576

定义目的常见的退火方法

pytorch实现查看当前学习率

09-16

本文将详细讲解如何在PyTorch中查看和管理学习率，包括动态调整学习率以及针对不同层设置不同的学习率。首先，要查看当前的学习率，可以访问优化器（optimizer）的状态字典。假设你已经定义了一个优化器，如SGD或...

深度学习：学习率规划-余弦退火CosineAnnealing和WarmRestart原理及实现深度学习原理.pdf

04-13

深度学习：学习率规划-余弦退火CosineAnnealing和WarmRestart原理及实现深度学习中的学习率规划是指在模型训练过程中，适时地调整学习率，以达到更好的模型收敛和泛化能力。其中，余弦退火CosineAnnealing和...

2_机器学习_学习率衰减_

09-30

学习率衰减，也称为学习率退火（Learning Rate Annealing）或学习率调度（Learning Rate Schedule），是一种常见的策略，目的是解决训练初期学习率过大可能导致模型过拟合，而学习率过小可能使模型陷入局部最优的...

【深度学习】(11) 学习率衰减策略（余弦退火衰减，多项式衰减），附TensorFlow完整代码

博观而约取，厚积而薄发

04-29

6197

大家好，今天和各位分享一下如何使用 TensorFlow 构建多项式学习率衰减策略、单周期余弦退火学习率衰减策略、多周期余弦退火学习率衰减策略，并使用Mnist数据集来验证构建的方法是否可行。在上一篇中和大家分享了指数衰减、分段衰减、余弦衰减，感兴趣的可以看一下：https://blog.youkuaiyun.com/dgvv4/article/details/124471098 下面创建的自定义学习率的类，都继承tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedu..

深度学习中学习率调整策略总结

shengweiit的博客

05-12

4508

lr_scheduler.LambdaLR的优点是可以根据自定义的函数来调整学习率，灵活性比较高。可以根据具体任务和模型的需求来选择合适的函数，以提高模型的性能。缺点是需要自己定义函数，可能需要一定的数学知识和经验。此外，如果函数定义不合理，可能会导致模型在训练过程中出现震荡或过拟合的情况。因此，在使用LambdaLR时，需要根据具体情况进行调整，以达到最佳效果。

余弦退火：通过动态调整学习率增强深度学习

weixin_46287760的博客

02-20

6257

本文将深入探讨了余弦退火的概念、其理论基础、实际应用、代码示例以及它在深度学习领域提供的优势。

退火在模型训练中的意义

samoyan的博客,记录技术成长~

02-04

5661

在深度学习中，学习率退火是比较常见的，它涉及到在训练过程中逐渐减少学习率。在模型训练中，逐渐减少学习率可以帮助模型在训练早期快速收敛，在训练后期通过更小的步长精细调整，避免过度拟合，从而找到损失函数的全局最优或较好的局部最优解。这可能是因为在退火阶段，模型的学习率较低，能够更精细地适应高质量数据的特点，而且避免了小数据集在长期预训练中的过度使用。通过在退火阶段混合使用高质量数据和通用数据，可以有效地提升模型在特定任务上的性能，同时避免了小数据集的过度使用问题。

【深度学习技巧】学习率-余弦退火

qq_44747572的博客

10-19

2949

关键词：学习率；余弦退火

学习率衰减之余弦退火(CosineAnnealing）

热门推荐

weixin_35848967的博客

09-09

8万+

1 引言当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosine annealing）可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。在论文Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts中介绍主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其

狗都会用的余弦退火（CosineAnnealingLR）学习率调节算法讲解

个人学习笔记

11-09

3万+

Loss NaN？分类准确率不高？目标检测Map低？语义分割Miou低？快来试试CosineAnnealingLR吧

机器学习第5章第3节 : LMS的学习率退火算法

何宽的博客

12-09

1999

针对学习率不变化、收敛速度较慢的情况，使用退火算法方案，让学习率随时时间而变化

余弦退火调整学习率

ZacharyGz的博客

04-30

2385

该方法的优势在于：在训练初期提供较高的学习率，加速模型的学习，防止其陷入局部最小；在训练后期逐渐降低学习率，使模型能够稳定收敛到其找到的全局最小的最优点，并减少过拟合的风险。余弦退火法是一种用于调整神经网络训练过程中学习率的技术。它通过余弦函数来逐渐降低学习率，使得模型在训练后期能够更好地收敛，并减小震荡。：当一个周期结束后，学习率可以继续按上述方式在新周期内进行调整，或保持在。：选择一个初始学习率。

Pytorch优化器常用的两种学习率衰减策略：指数衰减策略、余弦退火策略（附测试代码）

NorthSmile的博客

09-22

8310

Pytorch提供了多种学习率衰减策略，我在这里介绍常用的指数衰减策略和余弦退火策略，并分别介绍他们的代码实现。无论采用那种策略，在网络训练之间我们均需要进行以下两步工作：1）创建优化器Optimizer；2）为优化器绑定一个学习率控制器Scheduler；网络训练过程中，学习率不能过大，也不能过小，学习率过大会导致网络参数在最优值两边来回跳跃，难以收敛，学习率太小会导致网络收敛过慢，所以我们一般希望网络训练前期学习率较大可以加速网络收敛，后期学习率较小，以此使得网络更收敛于最优值。

pytorch学习率余弦退火