学习率是深度学习中的一个重要超参数,选择合适的学习率能够帮助模型更好地收敛. 本文主要介绍深度学习训练过程中的6种学习率衰减策略以及相应的Pytorch实现. 1. StepLR 按固定的训练epoch数进行学习率衰减. 举例说明: # lr = 0.05 if epoch < 30 # lr = 0.005 if 30 <= epoch < 60 # lr = 0.0005 if 60 <= epoch < 90 在上述例子中,每30个epochs衰减十倍学习率. 计算公式

原文地址: https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85143614 -------------------------------------------------------------------------------- PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现.PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 a. 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(Mult

PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现.PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing. 自适应调整:自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau. 自定义调整:自定义调整学习率 LambdaLR. 等间隔调整学习率 StepLR 等间隔调整学习率,调整倍数为 gamma 倍,调整

参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习率 自己手动定义一个学习率衰减函数: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by

深度炼丹如同炖排骨一般,需要先大火全局加热,紧接着中火炖出营养,最后转小火收汁.本文给出炼丹中的 “火候控制器”-- 学习率的几种调节方法,框架基于 pytorch 1. 自定义根据 epoch 改变学习率. 这种方法在开源代码中常见,此处引用 pytorch 官方实例中的代码 adjust_lr def adjust_learning_rate(optimizer, epoch): """Sets the learning rate to the initial LR de

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015

[摘要] Modelarts技术及相关产业已成为未来AI与大数据重点发展行业模式之一,为了促进人工智能领域科学技术快速发展,modelarts现状及生态前景成为研究热点.笔者首先总结modelarts发展的现状,并阐述modelarts端边云协同部署对无感识别技术的支撑与迭代.其次,对Modelarts支撑的无感支付"生态"应用展望,期待能为人工智能领域发展提供帮助. 1 modelarts现状和发展的特点 1.1 modelarts的现状和发展的概述  ModelArts 是华为全栈

这篇文章来自李沐大神团队,使用各种CNN tricks,将原始的resnet在imagenet上提升了四个点.记录一下,可以用到自己的网络上.如果图片显示不了,点击链接观看 baseline model: resnet50 transform部分使用pytorch的torchvision接口 train transform: transforms.RandomResizedCrop(224) transforms.RandomHorizontalFlip(0.5) transforms.Colo

  学习率是一个控制每次更新模型权重时响应估计误差而调整模型程度的超参数.学习率选取是一项具有挑战性的工作,学习率设置的非常小可能导致训练过程过长甚至训练进程被卡住,而设置的非常大可能会导致过快学习到次优的权重集合或者训练过程不稳定. 迁移学习 我们使用迁移学习将训练好的机器学习模型应用于不同但相关的任务中.这在深度学习这种使用层级链接的神经网络中非常有效.特别是在计算机视觉任务中,这些网络中的前几层倾向于学习较简单的特征.例如:边缘.梯度特征等. 这是一种在计算机视觉任务中被证实过可以产生更好

YOLOv4全文阅读(全文中文翻译) YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 代码链接: https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论验证.某些功能只对某些模型进行操作,某些问题只对某些模型

CVPR2020:点云分类的自动放大框架PointAugment PointAugment: An Auto-Augmentation Framework for Point Cloud Classification 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Li_PointAugment_An_Auto-Augmentation_Framework_for_Point_Cloud_Classification_CVPR

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 三.我们的方法 3.1 边缘卷积Edge Convolution 3.2动态图更新 3.3 性质 3.4 与现有方法比较 四.评估 4.1 分类 4.2 模型复杂度 4.3 在ModelNet40上的更多实验 4.4 部件分割 4.5 室内场景分割 五.讨论 Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.07829 代码:https://github

目标检测之YOLO系列 YOLOV1: blogs1: YOLOv1算法理解 blogs2: <机器爱学习>YOLO v1深入理解 网络结构 激活函数(leaky rectified linear activation) 损失函数 YOLOV2: paper: YOLO9000: Better, Faster, Stronger blogs1: 目标检测|YOLOv2原理与实现 YOLOV2总结: Better Batch Normalization BN可以提升模型收敛速度,而且可以起到一定

学习率是深度学习训练中至关重要的参数,很多时候一个合适的学习率才能发挥出模型的较大潜力.所以学习率调整策略同样至关重要,这篇博客介绍一下Pytorch中常见的学习率调整方法. import torch import numpy as np from torch.optim import SGD from torch.optim import lr_scheduler from torch.nn.parameter import Parameter model = [Parameter(torch

论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm  注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio

摘要 本文提出了一种新方法,可以基于简单的爬山过程自动搜索性能良好的CNN架构,该算法运算符应用网络态射,然后通过余弦退火进行短期优化运行. 令人惊讶的是,这种简单的方法产生了有竞争力的结果,尽管只需要与训练单个网络相同数量级的资源.例如使用该算法,在单个GPU上训练12个小时就可以将CIFAR-10数据集的错误率降低到6%一下,训练一整天后能够降低到5%左右. 1.介绍 背景不再详述,我们可以知道的是传统的优化算法并不能实现神经网络架构的自动搜索是因为其架构搜索空间是 离散的(例如层数.层类型

0.开始训练之前先要做些什么? 在开始调参之前,需要确定方向,所谓方向就是确定了之后,在调参过程中不再更改 1.根据任务需求,结合数据,确定网络结构. 例如对于RNN而言,你的数据是变长还是非变长:输入输出对应关系是many2one还是many2many等等,更多结构参考如下 非RNN的普通过程,从固定尺寸的输入到固定尺寸的输出(比如图像分类)输出是序列(例如图像标注:输入是一张图像,输出是单词的序列)输入是序列(例如情绪分析:输入是一个句子,输出是对句子属于正面还是负面情绪的分类)输入输出都是

论文提出NASH方法来进行神经网络结构搜索,核心思想与之前的EAS方法类似,使用网络态射来生成一系列效果一致且继承权重的复杂子网,本文的网络态射更丰富,而且仅需要简单的爬山算法辅助就可以完成搜索,耗时0.5GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Simple And Efficient Architecture Search for Convolutional Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04528.pdf

YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位:Alexey Bochkovskiy.Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao.其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者,此前曾做出 YOLO 的 windows 版本. 那么,YOLOv4 性能如何呢? 在实际研究中,有很多特性可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对其结果进行理论上的证明.某些特性仅在某些模型上运行,并且仅在某些问

From: https://liudongdong1.github.io/ a. 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing. b. 自适应调整:自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau. c. 自定义调整:自定义调整学习率 LambdaLR. #得到当前学习率 lr = next(iter(optimizer.param_groups))['lr'] #multiple l