初始学习率设置为1e-4
时间: 2024-06-14 22:05:14 浏览: 5
初始学习率设置为1e-4是针对特定数据集、网络架构和优化方法的一种合适选择。根据引用中提到的情况,对于这种数据集、网络架构和Adam优化方法,1e-4是一个比较合适数量级的学习率。而引用中提到的实验结果显示,当学习率设置为1时,经过30个epoches的训练,网络的推断精确度可能会受到影响。
因此,根据不同的情况和实验结果,我们可以根据具体的数据集、网络架构和优化方法来选择合适的初始学习率。在实际应用中,可以通过尝试不同的学习率,并观察训练过程中的性能指标来确定最佳的初始学习率。
相关问题
yolov7初始学习率
YOLOv7(You Only Look Once version 7)是一款先进的目标检测算法,它属于YOLO系列,通常深度学习模型的初始学习率设置对训练过程至关重要,因为它影响模型权重更新的速度。初始学习率的选择需要考虑多个因素,如网络架构的复杂性、数据集的大小和质量、优化器类型等。
对于YOLOv7,由于其相对较大的模型规模和深度,初始学习率可能会设置得相对较低,例如在使用SGD(随机梯度下降)或Adam优化器时,初始学习率可能在1e-4到1e-3之间。但是,具体的数值可能需要进行实验调整,因为最佳学习率会根据具体情况进行微调,可能需要通过学习率衰减策略(如cosine annealing或exponential decay)来逐步降低学习率,以帮助模型更好地收敛。
nbs = 64 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-4 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 if backbone in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: nbs = 256 lr_limit_max = 1e-3 if optimizer_type == 'adam' else 1e-1 lr_limit_min = 1e-5 if optimizer_type == 'adam' else 5e-4 Init_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Init_lr, lr_limit_min), lr_limit_max) Min_lr_fit = min(max(batch_size / nbs * Min_lr, lr_limit_min * 1e-2), lr_limit_max * 1e-2)
这段代码的作用是根据不同的模型参数和超参数计算出初始学习率 `Init_lr_fit` 和最小学习率 `Min_lr_fit`。
其中,`nbs` 表示每个 GPU 的 batch size,`lr_limit_max` 表示最大学习率的上限,`lr_limit_min` 表示最小学习率的下限,`optimizer_type` 表示优化器的类型,`backbone` 表示模型的主干网络。
如果模型使用的是 `vit_b_16`、`swin_transformer_tiny`、`swin_transformer_small` 或 `swin_transformer_base` 这些主干网络,每个 GPU 的 batch size 将会设为 256,最大学习率的上限将会设为 1e-3(如果优化器类型为 Adam,则为 1e-3,否则为 1e-1),最小学习率的下限将会设为 1e-5(如果优化器类型为 Adam,则为 1e-5,否则为 5e-4)。
在计算 `Init_lr_fit` 时,会根据当前的 batch size、`nbs`、初始学习率 `Init_lr`,以及最大和最小学习率的上下限计算出一个介于最大和最小学习率之间的学习率。在计算 `Min_lr_fit` 时,会根据当前的 batch size、`nbs`、最小学习率 `Min_lr`,以及最大和最小学习率的上下限计算出一个介于最大和最小学习率之间的学习率,同时还会将计算出的学习率再除以 100(即乘以 1e-2),作为最小学习率。
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