学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

一.visdom可视化工具 安装:pip install visdom 启动:命令行直接运行visdom 打开WEB:在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二.使用visdom # 导入Visdom类 from visdom import Visdom # 定义一个env叫Mnist的board,如果不指定,则默认归于main viz = Visdom(env='Mnist') # 在window Accuracy中画train acc和test acc,x

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快.但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大,直接对这么大的的数据作梯度下降,可想而知速度是快不起来的.故这里将训练样本分割成较小的训练子集,子集就叫mini-batch.例如:训练样本数量m=500万,设置mini-batch=1000,则可以将训练

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

Tensorflow实现学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) 概括 假设你要使用mini-batch梯度下降法,mini-batch数量不大,大概64或者128个样本,但是在迭代过程中会有噪音,下降朝向这

主要内容: 一.Mini-Batch Gradient descent 二.Momentum 四.RMSprop 五.Adam 六.优化算法性能比较 七.学习率衰减 一.Mini-Batch Gradient descent 1.一般地,有三种梯度下降算法: 1)(Batch )Gradient Descent,即我们平常所用的.它在每次求梯度的时候用上所有数据集,此种方式适合用在数据集规模不大的情况下. X = data_input Y = labels parameters = initia

     Dropout 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象.在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅训练多个模型费时,测试多个模型也是很

目录 梯度下降法更新参数 Adam 更新参数 Adam + 学习率衰减 Adam 衰减的学习率 References 本文先介绍一般的梯度下降法是如何更新参数的,然后介绍 Adam 如何更新参数,以及 Adam 如何和学习率衰减结合. 梯度下降法更新参数 梯度下降法参数更新公式: \[ \theta_{t+1} = \theta_{t} - \eta \cdot \nabla J(\theta_t) \] 其中,\(\eta\) 是学习率,\(\theta_t\) 是第 \(t\) 轮的参数,\

在mini-batch梯度下降法中,我们曾经说过因为分割了baby batch,所以迭代是有波动而且不能够精确收敛于最小值的 因此如果我们将学习率α逐渐变小,就可以使得在学习率α较大的时候加快模型训练速度,在α变小的时候使得模型迭代的波动逐渐减弱,最终收敛于一个较小的区域来得到较为精确的结果 首先是公式1学习率衰减的标准公式: 其中decay rate即衰减率,epoch-num指的是遍历整个训练集的次数,α0是给定的初始学习率 其次是公式2指数衰减公式: 其中,0.95是一个小于1的初始值,可

本文链接:https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468“微信公众号” 1. 权重衰减(weight decay)L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值,在一定程度上减少模型过拟合的问题,所以权重衰减也叫L2正则化. 1.1 L2正则化与权重衰减系数L2正则化就是在代价函数后面再加上一个正则化项: 其中C0代表原始的代价函数,后面那一项就是L2正则化项,它是这样来的:所有参数w的平方的和,除以训练集的样本大小

在TensorFlow的优化器中, 都要设置学习率.学习率是在精度和速度之间找到一个平衡: 学习率太大,训练的速度会有提升,但是结果的精度不够,而且还可能导致不能收敛出现震荡的情况. 学习率太小,精度会有所提升,但是训练的速度慢,耗费较多的时间. 因而我们可以使用退化学习率,又称为衰减学习率.它的作用是在训练的过程中,对学习率的值进行衰减,训练到达一定程度后,使用小的学习率来提高精度. 在TensorFlow中的方法如下:tf.train.exponential_decay(),该方法的参数如下

关于使用SGD时如何选择初始的学习率(这里SGD是指带动量的SGD,momentum=0.9): 训练一个epoch,把学习率从一个较小的值(10-8)上升到一个较大的值(10),画出学习率(取log)和经过平滑后的loss的曲线,根据曲线来选择合适的初始学习率. 从上图可以看出学习率和loss之间的关系,最曲线的最低点的学习率已经有了使loss上升的趋势,曲线的最低点不选.最低点左边的点都是可供选择的点,但是选择太小的学习率会导致收敛的速度过慢,所以根据上图我们可以选择0.01(10-2)为初

深度学习中常常会存在过拟合现象,比如当训练数据过少时,训练得到的模型很可能在训练集上表现非常好,但是在测试集上表现不好. 应对过拟合,可以通过数据增强,增大训练集数量.我们这里先不介绍数据增强,先从模型训练的角度介绍常用的应对过拟合的方法. 权重衰减 权重衰减等价于 \(L_2\) 范数正则化(regularization).正则化通过为模型损失函数添加惩罚项使学出的模型参数值较小,是应对过拟合的常用手段.我们先描述\(L_2\)范数正则化,再解释它为何又称权重衰减. \(L_2\)范数正则化在

每隔一定的epoch调整学习率 def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs""" lr = args.lr * (0.1 ** (epoch // 30)) for param_group in optimizer.param_groups: param_g

http://www.41443.com/HTML/Python/20161027/512492.html

参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习率 自己手动定义一个学习率衰减函数: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by

学习率的调整会对网络模型的训练造成巨大的影响,本文总结了pytorch自带的学习率调整函数,以及其使用方法. 设置网络固定学习率 设置固定学习率的方法有两种,第一种是直接设置一些学习率,网络从头到尾都使用这个学习率,一个例子如下: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) 第二种方法是,可以针对不同的参数设置不同的学习率,设置方法如下:这里给subnet2子结构设置的学习率为0.01 ,如果对某

原文地址: https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85143614 -------------------------------------------------------------------------------- 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(Mult

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 LambdaLR. 等间隔调整学习率 StepLR 等间隔调整学习率,调整倍数为 gamma 倍,调整

指数衰减学习率是先使用较大的学习率来快速得到一个较优的解,然后随着迭代的继续,逐步减小学习率,使得模型在训练后期更加稳定.在训练神经网络时,需要设置学习率(learning rate)控制参数的更新速度,学习速率设置过小,会极大降低收敛速度,增加训练时间:学习率太大,可能导致参数在最优解两侧来回振荡. 函数原型: tf.train.exponential_decay(    learning_rate,    global_step,    decay_steps,    decay_rate,