2. 程式人生 > >學習率衰減 Learning Rate Decay

學習率衰減 Learning Rate Decay

阿新 • • 發佈：2019-01-12

Why should learning rate decay?

      以目前最主流的引數優化演算法Gradient Descent為例，為了讓梯度下降的效能更優，我們需要將學習率設定在一個合適的範圍。具體來說，學習率其實就是演算法的步長，一步走多少決定了很多事情：步子大了，優化效率高，很可能一下越過最優解；相反，步子小了，優化效率低，很可能陷進一個區域性最優解怎麼都走不出來。所以學習率的調整在演算法引數最優的過程中至關重要。

How decay learning rate?

  • exponential_decay:指數衰減
    decayed_learning_rate = learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)
  • natural_exp_decay:自然指數衰減
    decayed_learning_rate = learning_rate * exp(-decay_rate * global_step)
  • inverse_time_decay:逆時間衰減
    decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * global_step / decay_step)
  • polynomial_decay:多項式衰減
    global_step = min(global_step, decay_steps)
    decayed_learning_rate = (learning_rate - end_learning_rate) *(1 - global_step / decay_steps) ^ (power) + end_learning_rate
引數 意義
decayed_learning_rate 衰減後的學習率
learning_rate 初始學習率
decay_rate 衰減率
global_step 當前的step
decay_steps 衰減週期

相關推薦

學習率衰減 Learning Rate Decay

Why should learning rate decay?       以目前最主流的引數優化演算法Gradient Descent為例，為了讓梯度下降的效能更優，我們需要將學習率設定在一個合適的範圍。具體來說，學習率其實就是演算法的步長，一步

Tensorflow學習率的learning rate decay

x = tf.Variable(1.0) y = x.assign_add(1) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_

pytorch學習筆記(十):learning rate decay(學習率衰減)

pytorch learning rate decay 本文主要是介紹在pytorch中如何使用learning rate decay. 先上程式碼: def adjust_learning

權重衰減（weight decay）與學習率衰減（learning rate decay）

導數 自變量 網絡 增加 梯度 mic out epo poc 文章來自Microstrong的知乎專欄，僅做搬運。原文鏈接 1. 權重衰減（weight decay） L2正則化的目的就是為了讓權重衰減到更小的值，在一定程度上減少模型過擬合的問題，所以權重衰減也叫L2正則

Adam和學習率衰減（learning rate decay）

目錄 梯度下降法更新引數 Adam 更新引數 Adam + 學習率衰減 Adam 衰減的學習率 References 本文先介紹一般的梯度下降法

pytorch learning rate decay

() sch import group ORC 沒有 com blog groups 關於learning rate decay的問題，pytorch 0.2以上的版本已經提供了torch.optim.lr_scheduler的一些函數來解決這個問題。 我在叠代的時候使用的

3.1tensorflow引數調整-學習率（learning rate）

1. 什麼是學習率 調參的第一步是知道這個引數是什麼，它的變化對模型有什麼影響。 （1）要理解學習率是什麼，首先得弄明白神經網路引數更新的機制-梯度下降+反向傳播。參考資料：https://www.cnblogs.com/softzrp/p/6718909.ht

深度學習: 學習率 (learning rate)

                                     深度學習: 學習率 (learnin

TensorFlow 學習率 learning rate 指數衰減法。

TensorFlow 學習率 learning rate的設定：指數衰減法。函式：tr.train.exponential_decay    初始時使用較大的學習率較快地得到較優解，隨著迭代學習率呈指數逐漸減小。decayed_learning_rate = learning

Caffe中learning rate 和 weight decay 的理解

The learning rate is a parameter that determines how much an updating step influences the current value of the weights. While weight decay is an additiona

深度學習：學習率learning rate 的設定規律

Introduction 學習率 (learning rate)，控制 模型的 學習進度 ：  學習率大小 學習率 大 學習率 小 學習速度 快 慢 使用時間點 剛開始訓練時 一定輪數過後 副作用 1.易損失值爆炸

pytorch餘弦退火，learning rate 衰減

lr_scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=5,eta_min=4e-08) lr_scheduler.step() Example: scheduler = op

學習率衰減

isp variable val learn n) gui ren gradient auto 　　在我們訓練模型的時候，通常會遇到這種情況。我們平衡模型的訓練速度和損失（loss）後選擇了相對合適的學習率（learning rate）。但是訓練集的損失下降到一定的程度後就

Tensorflow實現學習率衰減

開始 叠代 曲線 大於 實現 plot 特點 code imp Tensorflow實現學習率衰減 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~Follow Me 參考文獻 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 學習率衰減(le

改善深層神經網路_優化演算法_mini-batch梯度下降、指數加權平均、動量梯度下降、RMSprop、Adam優化、學習率衰減

1.mini-batch梯度下降 在前面學習向量化時，知道了可以將訓練樣本橫向堆疊，形成一個輸入矩陣和對應的輸出矩陣： 當資料量不是太大時，這樣做當然會充分利用向量化的優點，一次訓練中就可以將所有訓練樣本涵蓋，速度也會較快。但當資料量急劇增大，達到百萬甚至更大的數量級時，組成的矩陣將極其龐大，直接對這麼大

訓練過程中使用學習率衰減

隨機梯度下降演算法的效能與學習率有著直接的關係，這是因為學習率決定了引數移動到最優值時的速度。如果學習率過大很可能會越過最優值，如果學習率過小，優化的效率可能過低，收斂時間極長。那麼一個很好的解決方案就是學習率衰減——即學習率隨著訓練的進行逐漸衰減。 在訓練過程開始時，使用較大的學習率，這樣就能

學習速率 learning rate

學習速率的選取策略 運用梯度下降演算法進行優化時，權重的更新規則中，在梯度項前會乘以一個係數，這個係數就叫學習速率 α α

Tuning the learning rate in Gradient Descent

In most Supervised Machine Learning

tf.train.exponential_decay（指數學習率衰減）

參考： #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- '''  學習率較大容易搜尋震盪（在最優值附近徘徊），學習率較小則收斂速度較慢，  那麼可以通過初始定義一個較大的學習率，通過設定decay_rate來縮小學習率，減

Deep Learning 32: 自己寫的keras的一個callbacks函式,解決keras中不能在每個epoch實時顯示學習速率learning rate的問題

1 from __future__ import absolute_import 2 from . import backend as K 3 from .utils.generic_utils import get_from_module 4 from six.moves import z