cosine annealing schedule
时间: 2023-05-17 11:05:00 浏览: 217
Cosine annealing schedule是一种学习率调整策略,它可以在训练过程中逐渐降低学习率,以便更好地优化模型。具体来说,它会根据一个余弦函数的曲线来调整学习率,这个曲线的周期会随着训练的进行而逐渐缩小,从而使得模型在训练后期更加稳定。
相关问题
cosine annealing scheduler代码
以下是一个简单的 cosine annealing scheduler 代码示例:
```python
import math
import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler
class CosineAnnealingLRWithRestarts(lr_scheduler.CosineAnnealingLR):
def __init__(self, optimizer, T_max, T_mult=1, eta_min=0, last_epoch=-1):
self.T_mult = T_mult
self.T_max_restart = T_max
self.eta_min = eta_min
self.restarts = 0
super(CosineAnnealingLRWithRestarts, self).__init__(optimizer, T_max, eta_min, last_epoch)
def get_lr(self):
if self.last_epoch == self.T_max_restart:
self.last_epoch = 0
self.T_max_restart = self.T_max_restart * self.T_mult
self.restarts += 1
return [self.eta_min + (base_lr - self.eta_min) *
(1 + math.cos(math.pi * self.last_epoch / self.T_max_restart)) / 2
for base_lr in self.base_lrs]
```
这个代码是基于 PyTorch 的 cosine annealing scheduler 实现的,它还包括了重启机制,可以在训练过程中多次重启 cosine annealing scheduler。
cosine annealing scheduler
Cosine Annealing Scheduler是一种学习率调度器,它可以在训练过程中动态地调整学习率,以提高模型的性能。它通过将学习率从最大值逐渐降低到最小值,然后再逐渐增加回最大值的方式来调整学习率。这种方式可以帮助模型更好地适应数据集,并避免过拟合。
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