model = paddle.vision.models.resnet152(pretrained=True)adam学习率应该设置多少?
时间: 2023-06-18 15:01:54 浏览: 46
Adam学习率的设置需要根据具体的任务和数据集来决定,一般建议在训练初期先设置一个较大的学习率,然后逐渐降低学习率,直到收敛。通常情况下,学习率的初值可以设置为0.001,然后根据实验结果逐步调整。如果训练过程中发现模型收敛速度过慢或者出现了过拟合现象,可以适当降低学习率。如果模型训练过程中出现了震荡现象,可以试着增加学习率衰减的步数。同时,也可以尝试使用学习率调度器来动态地调整学习率,以获得更好的训练效果。
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train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=ToTensor()) val_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test', transform=ToTensor())
这段代码使用PaddlePaddle的视觉库`paddle.vision`加载MNIST数据集,并将其分为训练集和验证集。其中`mode='train'`表示加载训练集,`mode='test'`表示加载测试集。`transform=ToTensor()`表示将数据集中的图片转换为Tensor数据格式,以便于后续的模型训练。
callbacks = paddle.callbacks.EarlyStopping() scheduler = paddle.optimizer.lr.LinearWarmup()
这是两个不同的对象的初始化,分别用于PaddlePaddle的训练过程中的早停和学习率调整。
`paddle.callbacks.EarlyStopping()` 是一个回调函数,用于在训练过程中监测指定指标是否停止提升,并在一定条件下停止训练,防止过拟合。具体而言,它会在每个训练轮次结束时计算指定指标的值,并将其与之前的最佳值进行比较,如果连续若干轮次都没有提升,则会停止训练。
`paddle.optimizer.lr.LinearWarmup()` 是一个学习率调整器,用于在训练过程中动态调整学习率。具体而言,它会在训练开始前先进行一段线性的学习率预热,然后再根据指定的调整策略进行学习率调整,以提高模型训练的效果。