reducelronplateau参数
时间: 2023-06-05 16:48:12 浏览: 350
reducelronplateau是一个PyTorch中的学习率调度器,它可以在训练过程中自动调整学习率,以帮助模型更快地收敛。具体来说,当模型的验证损失停止下降时,该调度器会将学习率降低一个因子,以避免模型陷入局部最优解。此外,reducelronplateau还可以设置一些参数,如patience(等待多少个epoch后降低学习率)、threshold(损失停止下降的阈值)和factor(学习率降低的因子)。
相关问题
reducelronplateau参数设置
reduce_lr_on_plateau是Keras中的一个回调函数,用于在训练过程中自动降低学习率。它可以根据某个监控指标的变化情况来自动调整学习率,从而让模型更好地收敛。
在使用reduce_lr_on_plateau时,有一些参数需要设置。其中比较重要的参数包括:
- monitor:被监控的指标,可以是val_loss或者val_acc等。
- factor:学习率被降低的因子,新的学习率=原来的学习率*factor。通常设置为0.1或0.5。
- patience:如果patience个epoch中monitor指标都没有改善,那么学习率会被降低。通常设置为3~10个epoch。
- verbose:输出信息的详细程度,0表示不输出,1表示输出更新信息,2表示输出更新信息和学习率信息。
- mode:监控指标的模式,可以是auto、min、max三种。如果是auto,那么根据指标的类型自动选择min或者max。如果是min,那么当监控指标不再下降时,学习率会被降低。如果是max,那么当监控指标不再上升时,学习率会被降低。
这些参数需要根据具体的任务和数据集来设置,可以通过尝试不同的组合来找到最佳的设置。
函数lr_scheduler.ReduceLROnPlateau参数
`ReduceLROnPlateau` 是 PyTorch 中的一种学习率调整策略,它可以在验证集上监测到模型性能没有提升时自动调整学习率。它的参数如下:
- `optimizer`:优化器,包括 SGD、Adam 等等。
- `mode`:监测模式,可以是 `min`、`max` 或 `auto`,表示监测指标是要最小化、最大化还是自动判断。
- `factor`:学习率缩放因子,当一个 epoch 中监测指标没有提升时,将学习率乘以该因子。
- `patience`:容忍的 epoch 数,如果一个 epoch 中监测指标没有提升,则计数器加 1,当计数器达到容忍的 epoch 数时,将调整学习率。
- `threshold`:阈值,用于确定是否有足够的变化来更新学习率。默认值为 1e-4。
- `threshold_mode`:阈值模式,可以是 `rel` 或 `abs`,分别表示相对阈值和绝对阈值。
- `cooldown`:冷却时间,当学习率被更新之后,暂停更新学习率的 epoch 数。
- `min_lr`:学习率下限,学习率将不会被缩小到小于这个值。
- `eps`:数值稳定性,避免除以 0 的情况。
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