discrete schedule, linear schedule, cosine schedule
时间: 2024-03-28 21:38:29 浏览: 199
这三个调度(schedule)都是在机器学习中用于调整模型学习率的方法。
- Discrete schedule:离散调度,即在训练过程中根据预先设定的时间点或者迭代次数来改变学习率。例如,每过一定的迭代次数就将学习率下降一个固定的比例。
- Linear schedule:线性调度,即在训练过程中线性地降低学习率。例如,从初始学习率线性地降低到零或者一个极小的值。
- Cosine schedule:余弦调度,即在训练过程中使用余弦函数来调整学习率。这种调度方法的优点在于能够更好地控制学习率的下降速度,从而让模型更加稳定地训练。
以上三种调度方法都有其优缺点,需要根据具体的情况选择最适合的方法。
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