联邦逻辑回归训练模型有这些参数 "no_models" "global_epochs""local_epochs""k""batch_size" "lr" "momentum" "lambda" "feature_num" 推荐一下这些参数设置大小
时间: 2023-09-17 14:10:47 浏览: 37
这些参数的设置大小需要根据具体的数据集和模型来决定,以下是一些一般的建议:
- no_models: 通常选择在 5 到 100 之间,这取决于数据集的规模和联邦学习的分布式计算资源。
- global_epochs: 通常选择在 5 到 50 之间,这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小,可以适当减少全局训练轮数。
- local_epochs: 通常选择在 1 到 10 之间,这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小,可以适当减少本地训练轮数。
- k: 通常选择在 1 到 10 之间,这取决于联邦学习的分布式计算资源和模型的复杂度。如果计算资源有限或者模型很复杂,可以适当减少参与训练的客户端数量。
- batch_size: 通常选择在 16 到 256 之间,这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小,可以适当减少批量大小。
- lr: 通常选择在 0.001 到 0.1 之间,这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小,可以适当减少学习率。
- momentum: 通常选择在 0.9 到 0.99 之间,这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小,可以适当减少动量参数。
- lambda: 通常选择在 0.001 到 0.1 之间,这取决于模型的复杂度和数据集的规模。如果模型很简单或者数据集很小,可以适当减少正则化参数。
- feature_num: 通常选择根据数据集的特征数量来确定。如果数据集的特征数量很少,可以适当减少特征数量。
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pytorch resnet50_pytorch 冻结某些层参数不训练
在 PyTorch 中冻结某些层参数不训练可以通过以下步骤实现:
1. 加载 ResNet50 预训练模型:
```python
import torchvision.models as models
resnet50 = models.resnet50(pretrained=True)
```
2. 冻结指定层的参数:
```python
for name, param in resnet50.named_parameters():
if 'layer3' not in name and 'layer4' not in name:
param.requires_grad = False
```
上述代码中,我们遍历 ResNet50 模型的所有参数,如果参数名中不包含 "layer3" 和 "layer4",则将其 requires_grad 属性设置为 False,即冻结该层的参数。
3. 将模型放到 GPU 上:
```python
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
resnet50 = resnet50.to(device)
```
4. 定义优化器和损失函数:
```python
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, resnet50.parameters()), lr=0.001, momentum=0.9)
```
上述代码中,我们只优化 requires_grad 属性为 True 的参数,即未冻结的参数。
5. 训练模型:
```python
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = resnet50(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
上述代码中,我们使用 DataLoader 加载数据,并将输入和标签放到 GPU 上进行训练。由于部分参数被冻结,因此反向传播时只会更新未冻结的参数。
lr=args.lr, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay什么意思
这些参数是深度学习优化算法中的超参数,用于控制模型训练的方式和效果。具体含义如下:
- lr:学习率(learning rate),表示每次更新模型参数时的步长大小,即参数更新的速度。
- momentum:动量(momentum),表示在更新过程中保留之前更新的方向,以加速收敛。
- weight_decay:权重衰减(weight decay),也称为L2正则化,用于控制模型的复杂度,防止过拟合。
这些参数的值需要根据具体任务和数据集进行调整,不同的取值会对模型训练的效果产生影响。通常需要进行反复试验和调整,以获得最佳的模型性能。