zisuina_2的博客

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。自适应调整：自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。自定义调整：自定义调整学习率 L...

lr_scheduler 学习率学习率的参数调整是深度学习中一个非常重要的一项，Andrew NG（吴恩达）认为一般如果想调参数，第一个一般就是学习率。作者初步学习者，有错误直接提出，热烈欢迎，共同学习。（感谢Andrew ng的机器学习和深度学习的入门教程）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，...

torch.optim.lr_scheduler 学习率设置 – CyclicLR学习率的参数调整是深度学习中一个非常重要的一项，Andrew NG（吴恩达）认为一般如果想调参数，第一个一般就是学习率。作者初步学习者，有错误直接提出，热烈欢迎，共同学习。（感谢Andrew ng的机器学习和深度学习的入门教程）【来源： https://pytorch.org/docs/stable/opti...