PyTorch 提供了多种调度策略,以帮助用户在训练过程中更有效地调整学习率。以下是一些常用的调度策略:
StepLR: 每隔固定步数调整学习率。
- 例如:
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
- 例如:
ExponentialLR: 指数衰减学习率。
- 例如:
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.99)
- 例如:
ReduceLROnPlateau: 当验证集上的性能不再提升时,降低学习率。
- 例如:
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10)
- 例如:
CyclicLR: 循环学习率,周期性地在最小值和最大值之间切换。
- 例如:
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR(optimizer, base_lr=0.001, max_lr=0.006, step_size_up=2000)
- 例如:
更多关于 PyTorch 调度策略的详细信息,请访问PyTorch 官方文档。
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希望这些信息能帮助您更好地理解 PyTorch 的调度策略。