学习率调整

最新推荐文章于 2024-03-26 22:59:46 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 人工智能 机器学习 python 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38939991/article/details/116103497
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本文探讨了学习率调整策略在深度学习中的关键应用，包括stepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、cosineannealinglr等，并介绍了它们的调整方式、效果及ReduceLRonPlateau的典型使用。重点讲解了如何通过设置gamma、周期和loss_value来优化模型训练过程。

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学习率调整策略

image-20210124085209437

前期学习率大后期学习率小

基类 class_LRScheduler

image-20210124085314801

image-20210124092206759

1.stepLR

image-20210124091759007

gamma调整系数为0.1或0.5

2.MultiStepLR

image-20210124093349670

3.ExponentialLR

image-20210124093507470

4.cosineannealinglr

image-20210124093800787

效果

image-20210124093937996

周期是2T_max

5 ReduceLRonPlateau 常用

image-20210124094231447

image-20210124094408655

loss_value必须是标量

image-20210124094449935

6.lambdaLR 常用

image-20210124094630816

image-20210124094949326

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6721966)]

[外链图片转存中…(img-B4rfBjk6-1619266721969)]

lr=0.0009575

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