史上有哪些全面的学习率调整策略？
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本文共计1237个文字，预计阅读时间需要5分钟。
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。因此，学习率调整策略同样重要。本文将介绍Pytorch中常见的几种学习率调整方法。
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。
import torch
import numpy as np
from torch.optim import SGD
from torch.optim import lr_scheduler
from torch.nn.parameter import Parameter
model = [Parameter(torch.randn(2, 2, requires_grad=True))]
optimizer = SGD(model, lr=0.1)
以上是一段通用代码，这里将基础学习率设置为0.1。接下来仅仅展示学习率调节器的代码，以及对应的学习率曲线。
1. StepLR这是最简单常用的学习率调整方法，每过step_size轮，将此前的学习率乘以gamma。
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学习率是深度学习训练中至关重要的参数，一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。因此，学习率调整策略同样重要。本文将介绍Pytorch中常见的几种学习率调整方法。
学习率是深度学习训练中至关重要的参数，很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力。所以学习率调整策略同样至关重要，这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法。
import torch
import numpy as np
from torch.optim import SGD
from torch.optim import lr_scheduler
from torch.nn.parameter import Parameter
model = [Parameter(torch.randn(2, 2, requires_grad=True))]
optimizer = SGD(model, lr=0.1)
以上是一段通用代码，这里将基础学习率设置为0.1。接下来仅仅展示学习率调节器的代码，以及对应的学习率曲线。
1. StepLR这是最简单常用的学习率调整方法，每过step_size轮，将此前的学习率乘以gamma。