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pytorch优化1:学习率调度器(优化策略),用来做学习率动态调整
优点:使用余弦函数调整学习率,可以更平滑地调整学习率,在一定程度上避免震荡。- 优点:在指定的milestones上调整学习率,相对于StepLR更灵活。- 优点:根据验证集表现自动调整学习率,能够更好地应对训练过程中的波动。- 缺点:可能不够灵活,无法根据训练过程中的表现自动调整学习率。- 缺点:可能在某些情况下过于保守,导致学习率调整不够及时。- 优点:按指数衰减调整学习率,可以更快地降低学习

到底了







