SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 10 WARMUP_EPOCH: 5 TOTAL_EPOCH: 10
时间: 2023-06-20 21:10:15 浏览: 58
这是一个训练神经网络的超参数设置,其中:
- SCHEDULER:学习率调度器,这里使用余弦退火(cosine)调度器。
- PATIENCE:当验证集上的性能在连续的300个epoch中没有提高时,训练停止。
- LOSS:损失函数,这里使用softmax交叉熵损失函数。
- OPTIMIZER:优化器,这里使用随机梯度下降(SGD)。
- MOMENTUM:SGD动量参数,设置为0.9。
- WEIGHT_DECAY:权重衰减参数,设置为0.0001。
- LOG_EVERY_N:每训练10个batch,记录一次训练日志。
- WARMUP_EPOCH:前5个epoch使用较小的学习率进行warmup。
- TOTAL_EPOCH:总共训练10个epoch。
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NUM_GPUS: 1 NUM_SHARDS: 1 OUTPUT_DIR: "" RUN_N_TIMES: 1 MODEL: TRANSFER_TYPE: "prompt" TYPE: "swin" LINEAR: MLP_SIZES: [] SOLVER: SCHEDULER: "cosine" PATIENCE: 300 LOSS: "softmax" OPTIMIZER: "sgd" MOMENTUM: 0.9 WEIGHT_DECAY: 0.0001 LOG_EVERY_N: 100 WARMUP_EPOCH: 10 TOTAL_EPOCH: 100 DATA: NAME: "" NUMBER_CLASSES: -1 DATAPATH: "" FEATURE: "sup_vitb16_224" BATCH_SIZE: 128
这是一个配置文件,描述了一个机器学习模型的参数设置。其中包括:
- NUM_GPUS: 确定模型将会在多少个 GPU 上运行。
- NUM_SHARDS: 确定数据集分成多少份,用于分布式训练。
- OUTPUT_DIR: 模型输出结果的保存路径。
- RUN_N_TIMES: 模型训练将会运行多少次。
- MODEL: 模型的架构设置,包括模型类型、输入大小、输出大小等。
- TRANSFER_TYPE: 确定模型是否进行迁移学习,如果是,指定从哪个预训练模型进行迁移。
- SOLVER: 确定优化器的设置,包括学习率调度器、损失函数、优化器类型、动量大小、权重衰减等。
- DATA: 指定数据集的相关设置,包括数据集名称、类别数量、数据路径、特征提取器类型、批量大小等。
这个配置文件中的模型是一个 Swin Transformer 模型,使用了 Softmax 损失函数,采用了 SGD 优化器,学习率采用 Cosine 调度器,数据集名称和数据路径等信息未指定。
# Hyperparameters epochs: 200 batch_size: 1000 num_workers: 8 optimizer: adam optimizer_kwargs: lr: 0.00005 weight_decay: 0.0001 # Scheduler scheduler: constant
这代码中的部分内容设置了超参数(Hyperparameters)和训练配置:
- `epochs: 200`训练的总轮数,模型将会在整个训练集上进行200轮的训练。
- `batch_size: 1000`:每个训练批次的样本数量,模型将会每次使用1000个样本进行训练。
- `num_workers: 8`:用于数据加载的并行工作进程数目,可以加快数据加载速度。
- `optimizer: adam`:优化器的选择,这里使用Adam优化器进行模型参数的更新。
- `optimizer_kwargs`:优化器的参数设置,包括学习率(lr)和权重衰减(weight_decay)等。
- `scheduler: constant`:学习率调度器的选择,这里使用常数调度器,即学习率保持不变。