余弦退火策略引用哪篇参考文献?
时间: 2024-01-05 19:01:15 浏览: 32
余弦退火策略首次被提出是在1997年的文章 "Simulated Annealing with Cooling Schedules Based on the Cosine Function" 中。该文章由 S. Kirkpatrick, C.D. Gelatt, and M.P. Vecchi 共同撰写,并发表在 "Science" 杂志上。
相关问题
yolov5余弦退火策略
yolov5中的余弦退火策略是一种用于调整学习率的训练策略。在训练过程中,学习率的调整对于模型的收敛和性能至关重要。余弦退火策略通过在训练过程中逐渐降低学习率,以提高模型的稳定性和准确性。
在yolov5中,余弦退火策略的实现主要依赖于train.py文件中的`COSINE_LR`参数。该参数控制了是否使用余弦退火策略以及相关的参数设置。
具体来说,余弦退火策略的实现步骤如下:
1. 首先,在训练前的准备阶段,设置初始学习率(`--lr`参数)和总的训练轮数(`--epochs`参数)。
2. 在每个训练轮数中,根据余弦退火策略计算当前的学习率。余弦退火策略的计算公式如下:
```python
lr = 0.5 * base_lr * (1 + cos(iteration / total_iterations * pi))
```
其中,`base_lr`是初始学习率,`iteration`是当前训练轮数,`total_iterations`是总的训练轮数,`cos`是余弦函数。
3. 根据计算得到的学习率,更新模型的参数。
通过使用余弦退火策略,可以在训练过程中逐渐降低学习率,从而提高模型的稳定性和准确性。
给出余弦退火策略的MLA格式引用
S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt, and M. P. Vecchi, “Optimization by simulated annealing,” Science, vol. 220, pp. 671–680, 1983.
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