--linear-lr
时间: 2023-08-25 18:14:00 浏览: 55
线性学习率是指在训练神经网络的过程中,学习率按照线性递减的方式进行调整。通常情况下,初始学习率较大,随着训练的进行,逐渐减小直到接近于0。
线性学习率的主要优点是可以更好地控制模型的收敛速度,避免学习率过大导致模型在训练初期不稳定或者过小导致训练速度过慢的问题。此外,线性学习率也可以帮助模型在接近最优解时更加精确地收敛。
要实现线性学习率,一种常见的方法是在每个训练步骤时根据当前的训练步数和总的训练步数来计算当前的学习率。具体的计算公式可以根据实际需求进行调整,比如可以使用线性插值来计算当前的学习率。
相关问题
parser.add_argument('--linear-lr', action='store_false', help='linear LR')
这段代码是用于解析命令行参数的,其中`--linear-lr`是一个选项参数,`action='store_false'`表示如果命令行中出现了`--linear-lr`,则将该选项参数的值设为False,`help='linear LR'`是对该选项参数的简要描述,会在用户使用`--help`命令时显示出来。具体的功能实现需要看这段代码和程序中其他的代码结合起来才能确定。
代码解释:parser.add_argument('--linear-lr', action='store_true', help='linear LR')
这是 Python 中 argparse 模块中的一个函数 add_argument 的调用,用于向程序中添加命令行参数选项。具体来说,该语句添加了一个名为 --linear-lr 的选项,当该选项被指定时,会将 action 设置为 'store_true',表示将该选项的值设置为 True。此外,还添加了一个 help 信息,用于在用户请求帮助时显示此选项的用法。该选项的作用是控制训练过程中学习率的变化方式,如果指定了该选项,则学习率会按线性方式变化。