机器学习PAI各种学习率的协同,大家有什么好的经验可以分享么? embedding_regularization: 5e-06
l2_regularization: 1e-06
initial_learning_rate: 0.001
decay_steps: 20000
decay_factor: 0.5
min_learning_rate: 1e-06
regularization的系数是否需要比min_learning_rate小一个数量级更合适?否则后期的学习就只有正则化的作用了,正常目标loss的作用就被淹没了?
我一般用adam_asyncw_optimizer,embedding_regularization=0, l2_regularization=0
train_config {
optimizer_config {
use_moving_average: false
adam_asyncw_optimizer {
weight_decay: 1e-6
learning_rate {
constant_learning_rate {
learning_rate: 0.001
}
}
}
}
sync_replicas: false
save_summary_steps: 200
log_step_count_steps: 200
save_checkpoints_steps: 10000
}
adamWoptimizer本身就会执行正则化 ,此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”
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