patience=200
时间: 2023-09-27 08:05:40 浏览: 85
"patience=200" 通常用于版本控制系统 Git 中的 diff 命令,意思是在进行文件比较时,使用一种名为 "patience diff" 的算法,并设置最大匹配延迟为 200,以便更好地处理文件中的差异和冲突。
具体来说,"patience diff" 算法与 "普通 diff" 算法的不同之处在于,它会尝试将两个文件中的匹配行分成更小的块,并将它们分别排序和比较,以便更准确地找到匹配和不匹配的行。而 "patience=200" 则是指在这个过程中,如果两行之间的匹配超过了 200 行,就不再继续进行匹配,直接将这两行视为不匹配。
总的来说,使用 "patience=200" 可以提高 Git diff 命令的精确度,特别是在处理较大的文件或存在较多行相似但并不完全匹配的文件时。
相关问题
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=200)这行代码啥意思
这行代码定义了一个学习率调度程序,将根据模型在验证集上的表现来动态地调整学习率。
具体地说,`torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau` 是 PyTorch 提供的一种学习率调度程序,它会监测一个指标(在这里是验证集上的损失值),如果这个指标在连续 `patience` 个 epoch 上都没有改善,就将当前学习率乘以 `factor`。这个过程会一直持续下去,直到学习率下降到 `min_lr` 或者达到了最大的调整次数 `max_iter`。
在这里,`mode='min'` 表示我们希望监测的指标越小越好(即验证集上的损失值越小越好),`factor=0.1` 表示每次调整时将学习率乘以 0.1,`patience=200` 表示如果连续 200 个 epoch 都没有改善,就进行一次调整。`optimizer` 是我们定义的优化器,这个调度程序将根据优化器的状态来调整学习率。
early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor ='val_loss', patience=200, verbose=1)
这是一个用于训练神经网络时的回调函数,它可以在训练过程中自动停止训练,以避免过拟合。其中,参数monitor指定要监控的指标,例如val_loss表示验证集上的损失函数;patience指定在多少个epoch没有改善时停止训练;verbose指定输出信息的详细程度,例如1表示输出详细信息,0表示不输出。
相关推荐
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)