Caffe base_lr递减

最新推荐文章于 2022-07-06 20:53:25 发布
最新推荐文章于 2022-07-06 20:53:25 发布
阅读量516 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习 Caffe 文章标签： Caffe base_lr递减
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zlf19910726/article/details/78693034
本文探讨了如何通过调整学习率(base_lr)来优化模型训练过程。分别使用0.1, 0.05, 0.01三种不同的学习率进行实验，发现base_lr为0.01时，loss能够有效下降且模型准确率逐步提高。

首先调整 test_iter， TRAIN_ batch_size， TEST_ batch_size  的值，使得GPU Load的值在97%，98%左右。


从0.1递减：base_lr: 0.1 ,   base_lr: 0.05,  base_lr: 0.01

使得GPU Load的值在97%，98%左右


base_lr越大，loss下降的越快；

base_lr: 0.1：     太大，           loss会恒等于87不变，   准确率保持和猜的一样， 例如此处是10分类，那准确率就保持0.1左右不变

base_lr: 0.05：  不是太大，    loss会恒等于87不变，   准确率保持和猜的一样

base_lr: 0.01：  合适，             loss会递减，                   准确率递增



(1) base_lr: 0.1




(2) base_lr: 0.05




(3) base_lr: 0.01




win7第一个caffe实验【识别人脸年龄和性别】
ITSophia的专栏
09-06 1943
一、环境配置 http://blog.youkuaiyun.com/ITSophia/article/details/77799927 环境配置好以后，可以直接用网上的模型先测试一下正确率 http://www.openu.ac.il/home/hassner/projects/cnn_agegender/ 下载下来这个压缩包cnn_age_gender_models_and_data.0.0.
Caffe经典模型——图像分类LeNet-5
CVer
01-24 2011
LeNet网络框架如下图: LeNet-5 包括输入层一共8层,每一层都包含多个参数(权重和偏置). 第一层: 输入层大小32*32,但是Caffe中MNIST数据集中的图片大小都是28*28,这样设计是为了让潜在的明显特征(笔画断续,角点)能够出现在最高层特征检测子感受野的中心. 第二层: 卷积层,卷积核大小 5 * 5, 步长为1, 卷积模板数 6, 对输入层进行卷积操作后,得到的特征...
base_lr, blobs_lr
weixin_30599769的博客
04-03 222
caffe里面，原来以为是不可以随便调整学习率的，现在看来是可以的。base_lr是适用于所有层的学习率，而针对单个层，可以通过增加两个blobs_lr,用来调整该层的学习率，为什么是两个呢，因为一个调整weight的学习率，一个是调整偏执b的学习率。那么该层的学习率就变成了，base_lr*blobs_lr,base_lr*blobs_lr了。太赞了，caffe的功能真的很强大，加强学...
caffe中base_lr、blobs_lr和lr_policy
wang4959520的专栏
07-18 1万+
caffe调整学习率的. base_lr是适用于所有层的学习率，而针对单个层，可以通过增加两个blobs_lr,用来调整该层的学习率. 一个调整weight的学习率，一个是调整偏执b的学习率。那么该层的学习率就变成了，base_lr*blobs_lr,base_lr*blobs_lr了。
模型调参：概述【weight_decay、base_lr、lr_policy、clip_norm】【超参数调优方式：网格搜索（尝试所有可能组合）、随机搜索（在所有可能组合中随机选取参数组合）】
u013250861的博客
05-04 3452
以前刚入门的时候调参只是从hidden_size，hidden_num，batch_size，lr，embed_size开始调，但是后来才逐渐明白 embed_size一般是设置完后不用再调的，比如设定为128后，就不要调了，因为embed_size只是表示将词嵌入到几维的空间而已。 lr也一般都有固定值，比如选取优化器Adam的时候，lr=0.001，选取优化器SGD的时候，lr=0.01， hidden_num一般设置为1的时候就行，2层以上在简单的网络上只会到的适得其反的效果。 所以剩下该调的也只
caffe 中base_lr、weight_decay、lr_mult、decay_mult代表什么意思？
weixin_30536513的博客
07-11 512
在机器学习或者模式识别中，会出现overfitting，而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大，因此，为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。其用来惩罚大的权值。 The learning rate is a parameter that determines how much an updating ste...
如何更好地调整学习率？
pprp的博客
07-06 4105
【GiantPandaCV导读】learning rate对模型调优重要性不言而喻，想到超参数调优第一个可能想到的方法就是网格搜索Grid Search，但是这种方法需要大量的计算资源。之前使用fastai的时候发现其集成了一个功能叫lr_finder(), 可以快速找到合适的学习率，本文就主要分析这个15年就提出来的技术Cyclical Learning Rates。 链接：https://arxiv.org/abs/1506.01186 1. 前言 一般学习率可以人工设置，根据经验进行设置。通常会尝试
Caffe编译 Mnist训练测试
苏的专栏
07-29 9179
Caffe编译进入目录/caffe-master/，输入下列命令编译整个caffe工程make clean make all 补充说明：很多添加编译选项，据说是为利用cpu的4个核并行编译加快编译效率，然而这里编译时报错所以就make all。其实make all 编译些什么可以看同目录下的Makefile文件。 补充说明：在make all 之前需要修改Makefile.config.exam
Caffe网络结构层参数详解
JACK_YOUNG007的博客
03-15 644
一、简介 prototxt 文件是 Caffe 的配置文件，用于保存CNN的网络结构和配置信息。prototxt文件有三种，分别是deploy.prototxt，train_val.prototxt和solver.prototxt。 二 、solver.prototxt 文件 solver.prototxt是 Caffe的配置文件，里面定义了网络训练时候的各种...
深度学习剖根问底: 卷积层的权值和梯度的更新
BigCowPeking
06-10 4865
权值更新在前面的反向传播中我们计算出每一层的权值W和偏置b的偏导数之后，最后一步就是对权值和偏置进行更新了。在之前的BP算法的介绍中我们给出了如下公式：其中的α为学习速率，一般学习率并不是一个常数，而是一个以训练次数为自变量的单调递减的函数。使用变化的学习率有以下几点理由：1、开始时学习率较大，可以快速的更新网络中的参数，是参数可以较快的达到目标值。而且由于每次更新的步长较大，可以在网络训练前期“...
mxnet 学习率设置详解
gaussrieman123的博客
08-13 2415
学习率 目前深度学习使用的都是非常简单的一阶收敛算法，梯度下降法，不管有多少自适应的优化算法，本质上都是对梯度下降法的各种变形，所以初始学习率对深层网络的收敛起着决定性的作用，下面就是梯度下降法的公式 ω:=ω−α∗ααωloss(ω) \omega:=\omega - \alpha * \frac{\alpha}{\alpha \omega}loss(\omega)ω:=ω−α∗αωα​loss...
图解 9 种Torch中常用的学习率调整策略
AI蜗牛车
04-23 2423
learning rate scheduling学习率调整策略01 LAMBDA LR将每个参数组的学习率设置为初始lr乘以给定函数。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为初始值。402 Payment Requiredtorch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_ep...
caffe参数模型配置说明
ZONGXP的博客
07-04 1695
参考：胡超伟博客利用caffe训练神经网络时，需要配置solver.prototxt文件里边的参数，现将文件中的参数意义说明如下base_lr初始学习率lr_policy这个参数是用来表示学习率随着时间是如何变化的“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))。it...
Caffe中学习率策略应如何选择
Sunshine_in_Moon的专栏
12-11 1万+
今天，在训练网络时想换一种学习策略试试，因此重新研究了一下Caffe中提供的各种学习率策略，在这里和大家聊聊我使用时的一些经验教训。 我们先来看看和学习率策略有关的参数，以下的内容来自caffe.proto中： // The learning rate decay policy. The currently implemented learning rate // policies are
【Trick】LR的设置策略
咖啡味儿的咖啡
04-08 875
吴恩达 Coursera 第二课中有讲如何选择学习率 lr，本文是阅读论文 Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks，一种新的 lr 设置策略论文的笔记。 增加 lr 短期可能会让 loss 增大，但是长期来看对 loss 减少是有帮助的。基于上面的观察，我们有别于传统的 lr 指数下降，我们采用周期性调整的策略，一种最简单的方式叫...
史上最全学习率调整策略lr_scheduler
weiman1的博客
07-06 1万+
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。
Caffe学习系列(2)：sovler文件的基本参数解析
vicdd的博客
09-22 1598
sovler的主要作用就是交替调用前向传导和反向传导(forward& backward) 来更新神经网络的连接权值，从而达到最小化loss，实际上就是迭代优化算法中的参数。 sovler参数： base_lr 这个参数代表的是此网络最开始的学习速率（BeginningLearning rate），一般是个浮点数，根据机器学习中的知识，lr过大会导致不收敛，过小会导致收敛过慢，所以这个
深度学习如何设置学习率
mao_feng的博客
10-23 4万+
学习率是深度学习中的一个重要的超参，如何调整学习率是训练出好模型的关键要素之一。在通过SGD求解问题的极小值时，梯度不能太大，也不能太小。太大容易出现超调现象，即在极值点两端不断发散，或是剧烈震荡，总之随着迭代次数增大loss没有减小的趋势；太小会导致无法快速地找到好的下降的方向，随着迭代次数增大loss基本不变。 学习率调整方法基本上有两种 1. 基于经验的手动调整。 通过尝
【深度学习】caffe 中的一些参数介绍
热门推荐
AutoVision (by 仙道菜)
05-30 4万+
caffe 是非常强大的深度学习框架，作为使用者，我们当然要对它的一些配置参数有一定的认识，本文简单介绍了caffe中的一些参数，持续更新中...
解决WinError 126错误：加载caffe2_detectron_ops_gpu.dll失败
资源摘要信息:"在Windows环境下，运行深度学习模型时遇到了一个常见的错误提示：“[WinError 126] 找不到指定的模块”，具体到文件“detectron_ops_gpu.dl”，这表明系统无法加载指定路径下的“caffe2_detectron_ops...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值