torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau所使用的公式
时间: 2024-05-07 13:22:55 浏览: 19
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau是一个学习率调度器,它根据模型的验证集表现动态地调整学习率。具体来说,当连续多个epoch验证集上的损失停止降低时,该调度器会将学习率降低一定的倍数。其具体公式如下:
```python
if avg(val_losses) > last_val_loss:
current_lr = max(current_lr * factor, min_lr)
optimizer.param_groups[0]['lr'] = current_lr
last_val_loss = avg(val_losses)
```
其中,avg(val_losses)代表连续多个epoch验证集上的损失的平均值,last_val_loss代表上一个epoch的验证集损失,factor为降低学习率的倍数,min_lr为学习率的最小值。如果avg(val_losses)大于last_val_loss,则将当前学习率乘以factor,否则不变。这样可以一定程度上防止学习率过快下降,从而更加稳定地优化模型。
相关问题
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau是PyTorch的一个学习率调整器。它可以监测一个指标,比如验证集上的准确率或者损失,如果这个指标在一定的时间内不再改善,那么它会自动地将学习率降低一个因子,以便更好地训练模型。
该学习率调度器的使用很简单,只需要在训练过程中添加以下代码即可:
```python
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True)
for epoch in range(num_epochs):
# 训练代码
# ...
# 验证代码
val_loss = validate(...)
scheduler.step(val_loss)
```
其中,optimizer是你定义的优化器,mode是衡量指标的方式,比如'min'表示指标越小越好,'max'表示指标越大越好;factor是衰减因子,即每次降低学习率的倍数;patience是指多少个epoch内没有提升时就触发学习率调整;verbose表示是否打印调整信息。
注意,ReduceLROnPlateau只能在optimizer.step()之后进行调用,而不能在optimizer.zero_grad()之后进行调用。
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau()
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau是一个用于学习率调整的优化器调度器。它根据指定的评价指标(如验证集上的损失或准确率)来动态地调整学习率。当评价指标停止改善时,该调度器会降低学习率,以便模型更好地收敛或避免陷入局部最小值。
该调度器的主要参数包括:
- optimizer:要调整学习率的优化器。
- mode:评价指标的模式,可以是'min'(评价指标越小越好)或'max'(评价指标越大越好)。
- factor:学习率降低的因子。新的学习率 = 旧学习率 * factor。
- patience:在评价指标不再改善时等待的epoch数量,然后降低学习率。
- threshold:评价指标的阈值,用于判断是否停止改善。
- cooldown:在降低学习率后等待的epoch数量,然后恢复正常操作。
- min_lr:学习率的下限。
使用ReduceLROnPlateau调度器,可以在训练过程中自动调整学习率,提高模型的性能和收敛速度。
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