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【DeepCV】学习率设定和优化器选取LR&Optimizer
编程语言
2019-03-26 20:06:45
阅读次数: 0
Backto
DeepCV
全凭经验和运气去试验。几个思路:
LR 设一个定值(如 0.1),让真实的
L
R
′
=
L
R
n
u
m
_
b
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t
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h
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s
LR' = \frac{LR}{num\_batches}
L
R
′
=
n
u
m
_
b
a
t
c
h
e
s
L
R
, 去调节 mini-batch的数量
LR 设定一个初值(如 0.1), 开始训练,观察 validation 的效果,发现优化不动了,就
L
R
′
=
L
R
/
2
LR' = LR / 2
L
R
′
=
L
R
/
2
,
Ref
深度学习优化器 optimizer 的选择
: 前面介绍的很详细,后面的动图很棒
猜你喜欢
转载自
blog.csdn.net/baishuo8/article/details/88823611
【DeepCV】学习率设定和优化器选取LR&Optimizer
学习率(Learning Rate) & 优化器(Optimizer)
常见优化器(Optimizer)及选取经验
深度学习优化器 optimizer
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pytorch 查看优化optimizer其中参数的学习率
深度学习优化器 optimizer 的选择
深度学习优化器 optimizer 的原理及选择
PyTorch学习(9)—优化器(optimizer)
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TensorFlow学习(5)优化器 Optimizer
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mnist 识别率达98%以上,学习率lr越来越小,优化器AdamOptimizer
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小知识点系列(十八) 本文(3万字) | 解读Pytorch优化器机制 | Optimizer | 各类优化器 | 各类学习率调整策略 |
TensorFlow学习(四):梯度带(GradientTape),优化器(Optimizer)和损失函数(losses)
学习率的设定
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