weight_decay

pytorch 中 torch.optim.Adam 方法的使用和参数的解释

classtorch.optim.Adam(params,lr=0.001,betas=(0.9,0.999),eps=1e-08,weight_decay=0)[source]实现Adam算法。
Ibelievesunshine·2019-08-15 11:00

Pytorch中权值初始化及参数分组weight_decay

1.模型参数初始化#—————————————————利用model.apply(weights_init)实现初始化defweights_init(m):classname=m.__class__.__name__ifclassname.find('Conv')!=-1:n=m.kernel_size[0]*m.kernel_size[1]*m.out_channelsm.weight.data
Bear_Kai·2019-08-12 16:18

sphereface loss不收敛分析

1：lr从1e-2~1e-52：weight_decay=1e-2~1e-4没有作用3：怕是sphereface出了问题，把最后一层的fc层，改成了原有的Linear，结果还是不好。
jimzhou82·2019-07-22 16:16

pytorch代码阅读笔记记录（1）

github.com/miraclewkf/MobileNetV2-PyTorchoptimizer_ft=optim.SGD(model.parameters(),lr=args.lr,momentum=0.9,weight_decay
猫猫与橙子·2019-06-25 17:02

L1和L2正则化——PyTorch版本

PS:PyTorch中的regularization在optimizer中实现，通过设定其中的weight_decay参数的值控制正则化的权重大小（即权值衰减率）(默
我的断点在哪里·2019-05-31 15:01

PyTorch中正则化设置相关

发现自己模型严重过拟合，因为用的是PyTorch框架，就查了一下相关代码PyTorch中优化器部分：optimizer=optim.Adam(model.parameters(),lr=learning_rate,weight_decay
诗忘花落·2019-05-30 13:44

PyTorch一些小知识点

filterlambdatorch.optim.SGD(filter(lambdap:p.requires_grad,model_parameters),lr=lr,momentum=momentum,weight_decay
蜉蝣之翼❉·2019-05-28 08:52

Pytorch保存训练好的模型以及参数（8）

python中的字典对象，可以将训练中的layer（卷积层,线性层等等）保存下来；优化器对象Optimizer也有一个state_dict,其中包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum,weight_decay
独孤九剑-风清扬·2019-03-12 00:45

Pytorch保存训练好的模型以及参数（8）

python中的字典对象，可以将训练中的layer（卷积层,线性层等等）保存下来；优化器对象Optimizer也有一个state_dict,其中包含了优化器的状态以及被使用的超参数(如lr,momentum,weight_decay
独孤九剑-风清扬·2019-03-12 00:45

解析 slim.arg_scope

defresnet_arg_scope(weight_decay=0.0001,is_training=True,batch_norm_decay=0.997,batch_norm_epsilon=1e
candy134834·2019-01-06 11:45

pytorch中的L2和L1正则化，自定义优化器设置等操作

在pytorch中进行L2正则化，最直接的方式可以直接用优化器自带的weight_decay选项指定权值衰减率，相当于L2正则化中的λ\lambdaλ，也就是：(1)Lreg=∣∣y−y^∣∣2+λ∣∣
FesianXu·2018-08-15 17:32

180529 Vgg16的Keras模型结构参数理解

模型定义defFCN_Vgg16_32s(input_shape=None,weight_decay=0.,batch_momentum=0.9,batch_shape=None,classes=21)
hustliu2018·2018-05-29 08:25

caffe 下一些参数的设置

weight_decay防止过拟合的参数,使用方式:1样本越多,该值越小2模型参数越多,该值越大一般建议值:weight_decay:0.0005lr_mult,decay_mult关于偏置与参数使用不同的学习率与权重衰减项
跬步达千里·2017-07-05 16:27
上一页 1 2 3 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他