一种实用的降学习率公式

简介: 一种实用的降学习率公式

一种实用的降学习率公式:

             # set lr rate
            current_lr = 0.0002 * (1 / 2) ** (step / 10000)
            for param_group in optimizer_G.param_groups:
                param_group["lr"] = current_lr
AI 代码解读

具体使用方法:

     step = 0
    for epoch in range(opt.epoch, opt.n_epochs):
        for i, batch in enumerate(dataloader):
            step = step + 1

            # set lr rate
            current_lr = 0.0002 * (1 / 2) ** (step / 10000)
            for param_group in optimizer_G.param_groups:
                param_group["lr"] = current_lr
AI 代码解读
相关文章
|
9月前
R语言量化:合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)
R语言量化:合成波动率指数移动平均策略分析标准普尔500波动率指数(VIX)
R语言中使用RCPP并行计算指数加权波动率
R语言中使用RCPP并行计算指数加权波动率
WINBUGS对随机波动率模型进行贝叶斯估计与比较
WINBUGS对随机波动率模型进行贝叶斯估计与比较
【Tensorflow+Keras】学习率指数、分段、逆时间、多项式衰减及自定义学习率衰减的完整实例
使用Tensorflow和Keras实现学习率衰减的完整实例,包括指数衰减、分段常数衰减、多项式衰减、逆时间衰减以及如何通过callbacks自定义学习率衰减策略。
110 0
【机器学习】准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率概念及公式
机器学习评估指标中的准确率、精确率、召回率、误报率和漏报率等概念,并给出了这些指标的计算公式。
1193 0
采用附加动量法和自适应学习率设计来改进bp神经网络的迭代速度,如果不迭代学习率会提高精度;迭代学习率(自适应)会加快收敛,但精度降低(Matlab代码实现)
采用附加动量法和自适应学习率设计来改进bp神经网络的迭代速度,如果不迭代学习率会提高精度;迭代学习率(自适应)会加快收敛,但精度降低(Matlab代码实现)
145 0
R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率
R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率
R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率
率失真函数的性质
率失真函数的性质
190 0

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等