如何在 PyTorch 中设定学习率衰减（learning rate decay）
很多时候我们要对学习率（learning rate）进行衰减，下面的代码示范了如何每30个epoch按10%的速率衰减： def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
"""Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs"""
lr = args.
相关文章
- 1. 权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 2. Adam和学习率衰减（learning rate decay）
- 3. 深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 4. 权重衰减（weight decay）/正则化与学习率衰减（learning rate decay）
- 5. Deep learning II - II Optimization algorithms - learning rate decay 学习速率衰减
- 6. 学习率衰减
- 7. 2.2.6 学习率衰减
- 8. 深度学习：学习率learning rate 的设定规律
- 9. 学习率（learning rate）
- 10. 常见学习率衰减方式
- 更多相关文章...
- • XSD 如何使用? - XML Schema 教程
- • 如何伪造ARP响应？ - TCP/IP教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 2. Adam和学习率衰减（learning rate decay）
- 3. 深度学习：权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）
- 4. 权重衰减（weight decay）/正则化与学习率衰减（learning rate decay）
- 5. Deep learning II - II Optimization algorithms - learning rate decay 学习速率衰减
- 6. 学习率衰减
- 7. 2.2.6 学习率衰减
- 8. 深度学习：学习率learning rate 的设定规律
- 9. 学习率（learning rate）
- 10. 常见学习率衰减方式