很多部落格都這樣寫
optimizer = torch.optim.sgd(model.parameters(
), lr=
0.1)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.steplr(optimizer, step_size=
30, gamma=
0.1)
deftrain(.
..):
for i, data in
enumerate
(train_loader):.
....
. y_ = model(x)
loss = criterion(y_,y)
loss.backward(
) optimizer.step(
) scheduler.step().
....
.
optimizer = torch.optim.sgd(model.parameters(
), lr=
0.1)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.steplr(optimizer, step_size=
30, gamma=
0.1)
deftrain(.
..):
for i, data in
enumerate
(train_loader):.
....
. y_ = model(x)
loss = criterion(y_,y)
loss.backward(
) optimizer.step().
....
.for epoch in
range
(epochs)
: scheduler.step(
) train(..
.)test(..
.)
降低損失 學習速率
reference 正如之前所述，梯度向量具有方向和大小。梯度下降法演算法用梯度乘以乙個稱為學習速率 有時也稱為步長 的標量，以確定下乙個點的位置。例如，如果梯度大小為 2.5，學習速率為 0.01，則梯度下降法演算法會選擇距離前乙個點 0.025 的位置作為下乙個點。超引數 每個回歸問題都存在乙個...
機器學習，幾種學習速率衰減模式總結
在機器學習中，通常需要不斷的通過優化器，優化以減小損失。在優化過程中，最經常用到的就是學習速率，也就是在通過梯度決定模型訓練走向的時候所使用的乙個總要引數。在經過多次優化之後，會出現疑惑度不會降低，此時主要是因為，學習速率過大導致模型不能夠很好的進行收斂。這個時候需要做的就是，減小學習速率，促使模型...
5 3 梯度下降實用技巧（學習速率）
5.3 梯度下降中的實用技巧二 學習速率 這一節，我們將討論學習速率 參考下圖。第乙個公示是梯度下降演算法的更新規則，我們將學習兩點，一是怎樣保證梯度下降執行正確，而是怎麼選擇學習速率 梯度下降演算法的任務是為你尋找引數 並且希望它能夠最小化你的代價函式，在梯度下降演算法執行時，我通常會畫出代價函式...