adam学习率衰减公式
时间: 2024-01-19 12:02:06 浏览: 39
Adam优化算法的学习率衰减公式是:
learning_rate = learning_rate * (1 / (1 + decay_rate * epoch_num))
其中,learning_rate是每次更新时使用的学习率,decay_rate是衰减率,epoch_num是当前迭代的轮数。每轮迭代结束后,学习率都会根据公式进行更新。
相关问题
pytorch 学习率衰减
PyTorch学习率衰减是一种优化算法中的策略,用于调整神经网络训练过程中模型参数更新的步长,以便更好地探索损失函数的最小值。学习率衰减的目的是防止模型在训练后期过快收敛或陷入局部最优,从而提高模型的泛化能力。在PyTorch中,常见的学习率衰减方法有以下几种:
1. **固定学习率**:在整个训练过程中保持恒定的学习率,适用于简单模型和小数据集。
2. **指数衰减(Exponential Decay)**:学习率按照指数规律逐渐降低,公式为 `learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)`。
3. **余弦退火(Cosine Annealing)**:学习率按照余弦曲线周期性地进行调整,通常在每个周期结束后会降低到最小值。
4. **步长衰减(Step Decay)**:每经过一定数量的迭代(步长),将学习率乘以衰减因子。
5. **多阶段衰减**:分段设置多个学习率阶段,不同阶段有不同的衰减率。
6. **学习率调度器(Learning Rate Scheduler)**:在PyTorch中,可以使用`torch.optim.lr_scheduler`模块创建自定义的学习率衰减策略,如`LambdaLR`, `MultiStepLR`, `ReduceLROnPlateau`, 等。
要使用这些策略,你需要在优化器上调用相应的学习率调度器,并在训练循环中定期调用`scheduler.step()`。例如:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100, eta_min=0.0001)
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
scheduler.step()
```
adam优化器的权值衰减参数
Adam优化器是一种常用的梯度下降算法,它通过动态调整学习率来适应不同的参数更新情况。Adam优化器中的权值衰减参数是控制正则化项的超参数,它用来限制参数的大小,防止模型过拟合。在Adam优化器中,权值衰减参数通常被称为L2正则化系数或者weight decay系数,它的作用是在损失函数中添加一个正则化项,公式如下:
loss = 原始损失函数 + weight_decay * L2正则化项
其中,L2正则化项是指所有参数的平方和再乘上一个系数。权值衰减参数越大,L2正则化项对原始损失函数的影响就越大,模型就越容易过拟合。反之,如果权值衰减参数过小,模型就可能无法充分利用L2正则化项来避免过拟合。通常情况下,Adam优化器的权值衰减参数取值范围为0.0到0.001之间。
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