python余弦退火图示
时间: 2023-08-17 19:14:57 浏览: 92
余弦相似度算法(python代码)
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余弦退火是一种常用的学习率衰减策略,它通过余弦函数来调整学习率的大小。在余弦退火中,学习率会在一个周期内逐渐减小,然后再重新增大,形成一个周期性的震荡。这个周期的长度由参数T_max决定,而学习率的最小值由参数eta_min决定。下图展示了不同周期下的余弦学习率更新曲线\[2\]。
\[插入图片:余弦退火学习率更新曲线\]
在这个图中,横轴表示训练的迭代次数,纵轴表示学习率的大小。可以看到,学习率会在一个周期内逐渐减小,然后再重新增大。周期的长度决定了学习率的震荡频率,而学习率的最小值决定了学习率的下限。
需要注意的是,在代码中使用余弦退火时,要注意学习率衰减是在内层循环还是外层循环中使用。在内层循环中使用余弦退火,意味着学习率会在每个batch上进行更新,而在外层循环中使用余弦退火,意味着学习率会在每个epoch上进行更新。因此,根据具体的需求,我们可以选择在哪个循环中使用余弦退火来调整学习率\[1\]。
希望这个解释对你有帮助。如果还有其他问题,请随时提问。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [torch.optim.lr_scheduler:pytorch必须掌握的的4种学习率衰减策略](https://blog.csdn.net/weixin_41709956/article/details/109693599)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch余弦退火学习率,代码和图示 CosineAnnealingLR,CosineAnnealingWarmRestarts](https://blog.csdn.net/m0_37192554/article/details/109601405)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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