lr_policy

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】caffe 中的一些参数介绍

solver.prototxtnet:"models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"test_iter:1000#test_interval:1000#base_lr:0.01#开始的学习率lr_policy
仙道菜·2020-09-17 04:27

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:lr_policy用法

//Thelearningratedecaypolicy.Thecurrentlyimplementedlearningrate//policiesareasfollows://-fixed:alwaysreturnbase_lr.//-step:returnbase_lr*gamma^(floor(iter/step))//-exp:returnbase_lr*gamma^iter//-inv:
StandWisdom·2020-07-08 06:59

Caffe傻瓜系列(11)：caffe中的lr_policy选择

在自己配置训练网络时的solver文件中这个参数选择有好多种策略。接下来看看caffe.proto文件的这个参数：[cpp]viewplaincopy//Thelearningratedecaypolicy.Thecurrentlyimplementedlearningrate//policiesareasfollows://-fixed:alwaysreturnbase_lr.//-step:r
haoji007·2020-07-07 09:47

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。那么该层的学习率就变成了，base_lr*blobs_lr,base_lr*blobs_lr了。base_lr:0.01lr_policy:"inv"gamma:0.0001power:0.75这四行可以放在一起
Deep_IT·2020-07-06 18:24

Caffe：学习第一天

本部分会涉及：1.Caffe框架的安装2.Caffe框架的基本组成3.Caffe框架中参数简介3.1trainval.prototxt文件解析3.2solver.prototxt文件参数解析3.2.1学习策略(lr_policy
放下扳手&拿起键盘·2020-07-01 06:27

solver 文件

64test_interval:500#每迭代多少次进行测试base_lr:0.1#开始的学习率display:50#每迭代多少次，显示在log文件里max_iter:10000#train最大的迭代次数lr_policy
壹碗·2020-06-22 05:47

Caffe的solver参数介绍

lr_policy这个参数是用来表示学习率随着时间是如何变化的。值是字符串，需要加""。学习率变化的可选参数有："s
SnailTyan·2019-12-17 10:05

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

图示caffe的solver中不同的学习策略(lr_policy)

在caffe源码的caffe-master/sec/caffe/proto/caffe.proto下记录了不同的学习策略的计算方法：//Thelearningratedecaypolicy.Thecurrentlyimplementedlearningrate//policiesareasfollows://-fixed:alwaysreturnbase_lr.//-step:returnbase
cuijyer·2017-10-10 17:09

caffe中各种参数设置及解析

几个设置参数，很容易忘掉的，记录一下，以后便于查询1、lr_policy学习率经常用到的有以下几种：lr_policy“fixed”“multistep”“step”param、stepvaluestepsize
_小马奔腾·2017-05-05 16:54

【深度学习】caffe 中的一些参数介绍

solver.prototxt:net:"models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"test_iter:1000#test_interval:1000#base_lr:0.01#开始的学习率lr_policy
小村长·2016-08-22 20:35

solver.prototxt参数说明（三）

htmlsolver.prototxtnet:"models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"test_iter:1000#test_interval:1000#base_lr:0.01#开始的学习率lr_policy
u012746763·2016-05-31 21:00

【深度学习】caffe 中的一些参数介绍

solver.prototxtnet:"models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"test_iter:1000#test_interval:1000#base_lr:0.01#开始的学习率lr_policy
仙道菜·2016-05-30 14:42

【深度学习】caffe 中的一些参数介绍

solver.prototxtnet:"models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" test_iter:1000# test_interval:1000# base_lr:0.01#开始的学习率 lr_policy
cyh24·2016-05-30 14:00

【深度学习】caffe 中的一些参数介绍

solver.prototxtnet:"models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt" test_iter:1000# test_interval:1000# base_lr:0.01#开始的学习率 lr_policy
cyh24·2016-05-30 14:00

Caffe傻瓜系列(11)：caffe中的lr_policy选择

在自己配置训练网络时的solver文件中这个参数选择有好多种策略。接下来看看caffe.proto文件的这个参数：//Thelearningratedecaypolicy.Thecurrentlyimplementedlearningrate //policiesareasfollows: //-fixed:alwaysreturnbase_lr. //-step:returnbase_lr*ga
langb2014·2016-04-28 15:00

caffe中的lr_policy

这几天在看caffe的小实验时，发现solver文件中都出现了lr_policy(学习率下降策略)，但由于没有明确说明，故一直不太明白他们的下降原理。
csuwujiyang·2016-03-14 17:57

caffe中的lr_policy

这几天在看caffe的小实验时，发现solver文件中都出现了lr_policy(学习率下降策略)，但由于没有明确说明，故一直不太明白他们的下降原理。
u013078356·2016-03-14 17:00

Caffe学习笔记(OCR字符识别)

1.一些有用链接lr_policy的通俗说明（solver.cppGetLearningRate()函数有代码介绍）http://stackoverflow.com/questions/30033096
csyanbin·2016-03-13 20:40

关于solver文件中test_iter和test_interval设置问题

net:"models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt" test_iter:100 test_interval:1000 base_lr:0.01 lr_policy
sinat_30071459·2016-01-28 19:00
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