学习率调整周期(lr_period)和学习率衰减(lr_decay)一般取什么值
时间: 2024-02-03 14:03:38 浏览: 31
学习率调整周期(lr_period)和学习率衰减(lr_decay)的取值也需要根据具体问题和模型来进行调整。一般情况下,lr_period和lr_decay是一对超参数,用于控制学习率的衰减方式和衰减频率。常用的取值范围是lr_period=10到50,lr_decay=0.1到0.5。如果模型训练过程中出现了震荡或者学习率调整不够及时的情况,可以适当缩短lr_period或增大lr_decay。需要注意的是,lr_period和lr_decay的取值需要在验证集上进行调整,找到合适的取值。
相关问题
解读这段代码:lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch),它是如何进行学习率下降的?
这段代码中调用了 `get_lr_scheduler()` 函数来生成一个学习率调度器,该函数接受四个参数:`lr_decay_type`、`Init_lr_fit`、`Min_lr_fit`、`UnFreeze_Epoch`。其中:
- `lr_decay_type` 表示学习率下降的方式,可以是 step、cosine、poly 等方式;
- `Init_lr_fit` 表示初始学习率;
- `Min_lr_fit` 表示最小学习率;
- `UnFreeze_Epoch` 表示训练到哪个 epoch 时进行权重解冻。
具体的学习率下降方式取决于 `lr_decay_type` 参数。例如,如果 `lr_decay_type` 为 step,则学习率下降方式为 “step 模式”,即每经过 `step_size` 个 epoch,学习率就会乘以 `gamma`。具体实现如下:
```python
if lr_decay_type == 'step':
lr_scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=lr_decay_step, gamma=lr_decay_gamma)
```
如果 `lr_decay_type` 为 cosine,则学习率下降方式为 “余弦退火”(cosine annealing),即学习率会在每个 epoch 结束时根据余弦函数进行更新。具体实现如下:
```python
elif lr_decay_type == 'cosine':
lr_scheduler = optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs, eta_min=Min_lr_fit)
```
如果 `lr_decay_type` 为 poly,则学习率下降方式为 “多项式退火”(polynomial decay),即学习率根据多项式函数进行更新。具体实现如下:
```python
elif lr_decay_type == 'poly':
lr_scheduler = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda epoch: pow((1 - epoch / epochs), 0.9))
```
总之,`get_lr_scheduler()` 函数根据不同的参数生成不同的学习率调度器,从而实现不同的学习率下降方式。在训练过程中,每个 epoch 结束后会调用学习率调度器来更新学习率。
适合RepVGG-A0的学习率和weight_decay参数
对于这个问题,我可以回答。适合RepVGG-A0的学习率和weight_decay参数取决于具体的任务和数据集。一般来说,可以使用较小的学习率和weight_decay参数来避免过拟合。但是,具体的参数需要根据实验结果进行调整。