_lr_func_cosine(self, cur_epoch, cosine_base_lr, max_epoch)
时间: 2023-07-15 10:12:16 浏览: 41
这是一个私有方法,用于计算基于余弦函数的学习率调整。
参数解释:
- cur_epoch:当前的训练轮数(epoch)。
- cosine_base_lr:余弦函数的最低学习率。
- max_epoch:训练的最大轮数。
该方法的具体实现如下:
```python
def _lr_func_cosine(self, cur_epoch, cosine_base_lr, max_epoch):
lr = 0.5 * cosine_base_lr * (1 + np.cos(np.pi * cur_epoch / max_epoch))
return lr
```
其中,np.cos() 是 numpy 库中的余弦函数,np.pi 是圆周率π,lr 表示当前轮数下的学习率。该方法将学习率设定为一个周期性变化的余弦函数,初始值为 cosine_base_lr,最高值为 cosine_base_lr,最低值为 0,周期为 max_epoch。随着训练轮数的增加,学习率将逐渐减小,以达到更好的训练效果。
相关问题
翻译代码lr_func_cosine(self, cur_epoch, cosine_base_lr, max_epoch):
这段代码的功能是计算当前 epoch 下的学习率,采用了余弦退火的方式。具体实现细节如下:
```python
def lr_func_cosine(self, cur_epoch, cosine_base_lr, max_epoch):
"""
余弦退火学习率衰减函数
:param cur_epoch: 当前 epoch
:param cosine_base_lr: 余弦退火的基础学习率,一般为最大学习率
:param max_epoch: 总的 epoch 数量
:return: 当前 epoch 对应的学习率
"""
# 计算当前 epoch 对应的学习率
lr = 0.5 * cosine_base_lr * (1 + np.cos(np.pi * cur_epoch / max_epoch))
return lr
```
这里采用了余弦函数,其形式为:$lr(t) = 0.5 * lr_{base} * (1 + cos(\frac{\pi * t}{T}))$,其中 $t$ 为当前 epoch,$T$ 为总的 epoch 数量,$lr_{base}$ 为余弦退火的基础学习率,一般为最大学习率。
余弦函数的特点是从最大学习率开始,先快速降低学习率,然后逐渐减缓降低速度,最后稳定在一个较小的学习率上,有助于模型在训练后期更好地收敛。
set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch)
这段代码的作用是根据当前训练 epoch 的值,设置优化器的学习率。
在深度学习中,优化器是用来更新模型参数的核心组件之一。学习率是优化器的一个重要参数,它控制着每次参数更新的幅度。
通常情况下,我们会在训练过程中逐渐降低学习率,以便于更加精细地调整模型参数。这个操作可以帮助我们在训练初期尽快收敛,而在训练后期更好地探索参数空间。
`set_optimizer_lr` 函数接受三个参数:优化器 `optimizer`、学习率调度函数 `lr_scheduler_func` 和当前训练 epoch 的值 `epoch`。其中,`lr_scheduler_func` 是一个函数,用于计算当前 epoch 应该使用的学习率。这个函数通常会根据当前 epoch 的值,以及一些预先设定的参数(如初始学习率、学习率下降率等),计算出当前应该使用的学习率。
这个函数的主要作用是帮助我们实现学习率衰减策略,以便于更好地控制模型的训练。