pytorch 学习率衰减方法 / 张生荣

Pytorch中的学习率衰减及其用法详解

Pytorch 学习率衰减及其用法学习率衰减是一个非常有效的炼丹技巧之一,在神经网络的训练过程中,当accuracy出现震荡或loss不再下降时,进行适当的学习率衰减是一个行之有效的手段,很多时候能 ...

在TensorFlow中,tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率,通过这个函数,可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解,然后随着迭代的继续逐步减小学习率, ...

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是: 假设feature数200,训练样本和测试样本各20个模拟数据集 num_train,num_test = 10,10 num_features = ...

如下所示: #tensorflow 中从ckpt文件中恢复指定的层或将指定的层不进行恢复: #tensorflow 中不同的layer指定不同的学习率 with tf.Graph().as_defau ...

conda安装pytorch百分百成功方法! 本人的电脑是Windows 10系统,conda的环境变量也已经配置完毕,经过多台电脑的测试,在安装且配置完成conda的环境后,百分百成功安装pytor ...

目录 1. 概念 2. 参数 3. 举例 3.1 四个shape为[3, 3]的张量 3.1.1 dim=0的情况下,直接来看结果. 3.1.2 dim=1的情况下 3.1.2 dim=2的情况下 3 ...

目录前言为什么要调控学习率下降方式汇总 2.指数型下降 3.余弦退火衰减 4.余弦退火衰减更新版前言增加了论文中的余弦退火下降方式.如图所示: 学习率是深度学习中非常重要的一环,好好学习吧! ...

为了得到更好的网络,学习率通常是要调整的,即刚开始用较大的学习率来加快网络的训练,之后为了提高精确度,需要将学习率调低一点. 如图所示,步长(学习率)太大容易跨过最优解. 代码如下: 表示每20个ep ...

写给新手的话 pycharm是什么,为什么让我指定interpreter 记事本最开始写C语言代码的时候,人们使用vi,记事本等软件写代码,写完了之后用GCC编译,然后运行编译结果,就是二进制文件. ...

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 c ...

目录 1.数据集分割 2.正则化 3.动量和学习率衰减 1.数据集分割通过datasets可以直接分别获取训练集和测试集. 通常我们会将训练集进行分割,通过torch.utils.data.rand ...

目录前言环境准备安装libsora 安装PyAudio 安装pydub 训练分类模型生成数据列表训练预测其他总结前言本章我们来介绍如何使用Pytorch训练一个区分不同音频的分类模 ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

目录 1.神经网络训练过程 2.基础概念 2.1数学知识 2.1.1导数 2.1.2 梯度 2.2前向传播和反向传播 3.数据预处理手段 3.1 归一化 (normalization) 3.2 标准 ...

torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 使用 torch.optim,必须构造一个 optimize ...

使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势,比起Tensorflow,我认为Pytorch更加简单,结构更加清晰. 希望通过实战几个Pytorch的例子,让大家熟悉Pytorch的使用方法,包括数据 ...

pytorch保存数据 pytorch保存数据的格式为.t7文件或者.pth文件,t7文件是沿用torch7中读取模型权重的方式.而pth文件是python中存储文件的常用格式.而在keras中则是使 ...

以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍. 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍,但是对于初学者而言,其实这并不好理解,因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去,而不能把握 ...