base_lr

caffe Layers及参数

1、Convolution层：层类型：Convolution参数：lr_mult:学习率系数，最终的学习率=lr_mult*base_lr,如果存在两个则第二个为偏置项的学习率，偏置项学习率为权值学习率的
小明大白·2023-10-30 19:32

class torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR

参考链接:classtorch.optim.lr_scheduler.CyclicLR(optimizer,base_lr,max_lr,step_size_up=2000,step_size_down
敲代码的小风·2023-04-12 22:53

torch.optim 之如何调整学习率lr_scheduler

常见的学习率调整策略有几种：1、LambdaLR将每个参数组的学习率设置为初始lr与给定函数的乘积，计算公式是new_lr=base_lr*lmbda(self.last_epoch)#函数原型torch.optim.lr_sche
仙女修炼史·2023-01-18 03:52

神经网络训练时，出现NaN loss

可采取的方法：1.降低学习率，比如solver.prototxt中的base_lr，降低一个数量级（至少）。如果在你的模型中有多个loss层，就不能降低
冰雪凌萱·2023-01-10 17:09

目标检测——paddleYOLOv3

10,13,16,30,33,23,30,61,62,45,59,119,116,90,156,198,373,326]ANCHOR_MASKS=[[6,7,8],[3,4,5],[0,1,2]]IGNORE_THRESH=.7NUM_CLASSES=7defget_lr(base_lr
午夜零时·2022-12-21 02:49

深度学习中的LR_Scheduler

，以防后面每次用到都忘记classLR_Scheduler(object):def__init__(self,optimizer,warmup_epochs,warmup_lr,num_epochs,base_lr
xjtuwfj·2022-12-07 07:57

比赛-安检-过程文档

True在configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_s_300e_coco.yml添加下find_unused_parameters:true,如下epoch:300LearningRate:base_lr
GeekPlusA·2022-12-01 16:25

模型调参：概述【weight_decay、base_lr、lr_policy、clip_norm】【超参数调优方式：网格搜索（尝试所有可能组合）、随机搜索（在所有可能组合中随机选取参数组合）】

以前刚入门的时候调参只是从hidden_size，hidden_num，batch_size，lr，embed_size开始调，但是后来才逐渐明白embed_size一般是设置完后不用再调的，比如设定为128后，就不要调了，因为embed_size只是表示将词嵌入到几维的空间而已。lr也一般都有固定值，比如选取优化器Adam的时候，lr=0.001，选取优化器SGD的时候，lr=0.01，hidd
u013250861·2022-11-27 17:31

深度学习网络模型训练中loss为nans的总结

措施：减少base_lr(在solver.prototxt中)至少一个数量级。如果model有多个loss_layer，
savant_ning·2022-11-25 08:25

自定义学习率

pifromtorch.optim.lr_schedulerimport_LRSchedulerclassCustomScheduler(_LRScheduler):def__init__(self,optimizer,base_lr
jstzwjr·2022-11-22 22:38

caffe的python接口生成solver文件详解学习

文件简便的方法训练模型（training)solver.prototxt的文件参数设置caffe在训练的时候，需要一些参数设置，我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面，如下：base_lr
·2022-06-29 12:18

Pytorch 常用学习率变化方式小结

False)optimizer:优化器lr_lambda:函数或者函数列表last_epoch：默认为-1，学习率更新次数计数；注意断点训练时last_epoch不为-1当last_epoch是-1的时候，base_lr
十年磨剑_莫回首·2021-11-17 19:37

pytorch动态调整学习率之epoch_step策略

上篇文章中讲到动态调整学习率之Poly策略，本次讲解另一个较为常用的策略，即训练过程中随着epoch的增加根据设定的epoch_stepepoch\_stepepoch_step对学习率进行衰减操作，具体公式如下所示：lr=base_lr
gz7seven·2021-03-05 10:05

使用caffe训练时Loss变为nan的原因

措施：1.减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。
帅气的我要加油·2020-10-11 10:36

caffe详解之卷积层

bottom: "data"  top: "conv1"  param {    lr_mult: 1  #lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr
AI异构·2020-09-17 03:14

weight_decay等参数的作用

这是ssd_pascal.py中的一段代码,因为在读ssd的代码,所以贴的这一段,一般别的solverparam也差不多......solver_param={#Trainparameters//base_lr
zhuimengshaonian66·2020-09-11 23:04

７月

lr_policy设置策略调整fixed:保持base_lr不变step:阶梯衰减base_lr*gamma^(floor(iter/step))【需要gamma和step】exp指数衰减base_lr
gloriazhang2013·2020-08-21 09:54

Caffe SGD solver代码阅读分析

lr∗wd∗W(t)−lr∗delta(W)−momentum∗(W(t-1)-W(t))=W(t)−lr∗[wd∗W(t)+delta(W)]−momentum∗[W(t-1)-W(t)]其中lr=base_lr
东方赤龙曲和政·2020-08-07 13:46

卷积层和池化层的参数

层类型：Convolutionlr_mult:学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。
DL-ML·2020-08-05 17:14

在卷积神经网络训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法

可采取的方法：1.降低学习率，比如solver.prototxt中base_lr，降低一个数量级（至少）。如果在你的模型中有多个loss层，就不能降低
J1mL3e_·2020-07-28 20:31

深度学习---loss变nan

可采取的方法：1.降低学习率，比如solver.prototxt中base_lr，降低一个数量级（至少）。如果在你的模型中有多个loss层，就不能降低
Dean0Winchester·2020-07-16 07:32

训练网络出现loss为NaN的情况

可采取的方法：1.降低学习率，比如solver.prototxt中base_lr，降低一个数量级。如果在你的模型中有多个loss层，就不能降低基础的学习率base_lr，而是需要检
_VioletHan_·2020-07-15 19:55

fer2013分类

googlenet:63%修改的alexnet:63%darknet19:30%所以选用修改的alexnet，因为修改的alexnet层数较少当base_lr=0.559.9%base_lr=0.0561%
偷电线·2020-07-09 00:48

Caffe layer type: "Convolution" ； type: "ReLU"

aug"bottom:"img1_aug"top:"conv1a"top:"conv1b"param{lr_mult:1#学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr
前进ing_嘟嘟·2020-07-08 23:32

【小记】Caffe网络定义：lr_mult和decay_mult

通常在Caffe的网络定义中，某些layer会有如下参数：param{lr_mult:xdecay_mult:y}当令lr_mult=x时，相当于该层的学习率为solver.prototxt中的base_lr
yaoyz105·2020-07-07 21:17

caffe中base_lr、blobs_lr和lr_policy

caffe调整学习率的.base_lr是适用于所有层的学习率，而针对单个层，可以通过增加两个blobs_lr,用来调整该层的学习率.一个调整weight的学习率，一个是调整偏执b的学习率。
Deep_IT·2020-07-06 18:24

使用caffe训练时Loss变为nan的原因

措施：1.减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。
撄宁之境·2020-07-04 18:13

在pytorch中动态调整优化器的学习率方式

一般来说，在以SGD优化器作为基本优化器，然后根据epoch实现学习率指数下降，代码如下:step=[10,20,30,40]base_lr=1e-4sgd_opt=torch.optim.SGD(model.parameters
·2020-06-24 13:46

solver 文件

test_iter:1000#测试时，需要迭代的次数，即test_iter*batchsize（测试集的）测试集的大小batch_size=64test_interval:500#每迭代多少次进行测试base_lr
壹碗·2020-06-22 05:47

segnet

图片发自Apphttp://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/#demolr_mult：学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr
带着脑袋生活·2020-04-02 05:29

网络学习率变化策略

学习率变化有以下几种常见策略：base_lr是基础学习率，这里设置为0.1。
Wangcy·2020-02-29 09:35

mmdetection 选用自定义 backbone训练

学习率lr=(base_lr/8)xnum_gpusx(img_per_gpu/2)其中base_lr是源码中给定的学习率，这是在8张GPU上面，每张GPU上面放2张图片得到的学习率，所以当对应的GPU
默写年华Antifragile·2020-02-05 10:56

[译]在训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法。

可采取的方法：1.降低学习率，比如solver.prototxt中base_lr，降低一个数量级（至少）。如果在你的模型中有多个loss层，就不能降低
J1mL3e_·2019-12-24 23:39

Caffe的solver参数介绍

solver.prototxt的各个参数的解释如下：base_lr这个参数是用来表示网络的初始学习率的。这个值是一个浮点型实数。lr_policy这个参数是用来表示学习率随着时间是如何变化的。
SnailTyan·2019-12-17 10:05

【caffe】SSD网络模型中solver.prototxt文件详解

models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/test.prototxt"test_iter:619#测试时的迭代次数test_interval:10000#每10000次迭代测试一次base_lr
chen1234520nnn·2019-07-19 17:06

在pytorch中动态调整优化器的学习率

一般来说，在以SGD优化器作为基本优化器，然后根据epoch实现学习率指数下降，代码如下:step=[10,20,30,40]base_lr=1e-4sgd_opt=torch.optim.SGD(model.parameters
FesianXu·2019-02-21 11:55

caffe学习笔记2--卷积层和池化层、激活函数、全连接层的编写

跟数据层的输出相对应，表示输入的数值的属性，因为在数据层中输出的是data属性，卷积层连接的是数据层，故是dataparam{lr_mult:1#对权重参数的定义，W，最终的学习率是solver.prototxt中的base_lr
鬼夫子·2018-10-16 23:16

CNN调参：学习率（一）

在caffe的solver文件中，lr_policy不推荐fixed（保持base_lr不变），可以选择如下方案：1、阶跃式的：multist
yuyuelongfly·2018-08-19 14:53

CNN调参：学习率（一）

在caffe的solver文件中，lr_policy不推荐fixed（保持base_lr不变），可以选择如下方案：1、阶跃式的：multist
yuyuelongfly·2018-08-19 14:53

caffe参数调节问题及解决方法

措施：1.减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。如果有多个losslayer，
大黄蜂韩国·2018-07-13 15:07

梯度爆炸

措施：1.减小solver.prototxt中的base_lr，至少减小一个数量级。
家在北方·2017-10-23 21:53

caffe训练时loss=nan的原因

原因：1、基础学习率base_lr可能太大，一般要降低至少一个数量级2、具体哪个层的loss梯度爆炸，具体减小该层的loss_weight3、预训练模型不适合微调解决方法：1、降低基础学习率2、降低具体层的
大可的杨先森·2017-08-31 20:12

pvanet训练网络时的一些小技巧

1.关于学习率solver.txt中记录了一些参数：train_net:"models/pvanet/example_train_384/train.prototxt"base_lr:0.001lr_policy
burning_keyboard·2017-05-12 21:09

caffe中各种参数设置及解析

二者更新办法都是：base_lr*gamma2、
_小马奔腾·2017-05-05 16:54

Caffe-python interface 学习|网络训练、部署、测试

对于一下的solver配置文件：base_lr:0.001display:782gamma:0.1lr_policy:“step”max_iter:78200#训练样本迭代次数=max
Yan_Joy·2017-01-08 13:14

DL学习笔记【5】caffe参数调节-solver文件

test_iter测试集向前传递多少次#batchsize*test_iter=测试集图片数test_iter:100#每100次迭代执行一次测试test_interval:100#基础学习速率，动量，网络权重衰减base_lr
Sun7_She·2016-07-26 13:08

loss=nan解决办法

将solver.prototxt文件中的base_lr减小一点之后，这个问题就不再出现了。我一般先将base_lr降为原来的0.1倍，一般这样就可以了，如果实在不行的话就再降10倍。
小胖蹄儿·2016-07-25 17:08

learning rate四种改变方式

Fixedlearningrate固定不变base_lr=0.01lr_policy="fixed"Steplearningrate在每迭代stepsize次后减少gamma倍。
小胖蹄儿·2016-07-25 15:57

【深度学习】caffe 中的一些参数介绍

参数介绍solver.prototxtnet:"models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" test_iter:1000# test_interval:1000# base_lr
cyh24·2016-05-30 14:00

【深度学习】caffe 中的一些参数介绍

参数介绍solver.prototxtnet:"models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" test_iter:1000# test_interval:1000# base_lr
cyh24·2016-05-30 14:00
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