学习率的设定

最新推荐文章于 2025-06-12 08:35:24 发布
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分类专栏： 深度学习
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    1、一开始先设定一个很小的学习率，随着batch step 变大，当损失函数不再下降，而是开始波动的时候，拐点处的学习率设置为初始学习率。

    2、设定完初始学习率以后，先训练一段时间，到一定epoch后，损失开始不再下降而是波动，此时开始衰减学习率。

 

强化学习Reinforcement Learning学习率调整机制详解与应用
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深度学习中初始学习率设置技巧，影响因素，自动调整学习率的工具等
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08-14 581
如果你有一个800张图像的数据集。这算是一个中等大小的数据集，对于这样的数据集，上述的经验起始值通常是合理的。较大的数据集可能允许使用更高的学习率，而较小的数据集可能需要更低的学习率以防止过拟合。：对于Adam优化器，一个常见的起始学习率是 1e−4或 1e−3，即 0.0001 或 0.001。影响初始学习率设置的因素有很多，包括但不限于数据集的复杂性、模型的规模、使用的优化器以及预期的收敛速度。：U-Net + 其他结构可能比标准的U-Net更复杂，因此可能需要更低的学习率以避免梯度消失或爆炸。
如何学习？Learning rate!
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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。
丨汀、的博客
04-19 4217
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。
PyTorch学习笔记（四）调整学习率
12-21
这个调度器需要设置`monitor`参数来指定要监视的指标，并通过`patience`参数设定多少次验证无改进后才降低学习率。 5. **LambdaLR**： LambdaLR 允许用户自定义学习率的衰减函数。用户可以提供一个lambda函数，该...
2_机器学习_学习率衰减_
09-30
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深度学习各类学习率调整策略示例代码
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猪猪侠的博客
12-04 1757
CosineAnnealingLR是余弦退火学习率，T_max是周期的一半，最大学习率在optimizer中指定，最小学习率为eta_min。这里同样能够帮助逃离鞍点。值得注意的是最大学习率不宜太大，否则loss可能出现和学习率相似周期的上下剧烈波动。基本上的选择方式是选择1/4个余弦函数的周期。可视化：这里官方文档的公式说明讲的很清晰，自行学习吧：Parameters 参数optimizer （Optimizer） - 包装优化器。T_max （int） - 最大迭代次数。
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qq_41842192的博客
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如何找到最优初始学习率 参考知乎某大牛的回答，原链接为：如何找到最优学习率 经过了大量炼丹的同学都知道，超参数是一个非常玄乎的东西，比如batch size，学习率等，这些东西的设定并没有什么规律和原因，论文中设定的超参数一般都是靠经验决定的。但是超参数往往又特别重要，比如学习率，如果设置了一个太大的学习率，那么loss就爆了，设置的学习率太小，需要等待的时间就特别长，那么我们是否有一个科学的办法...
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深度学习中学习率设定
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