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深度学习中不同学习率调整策略

LinearLR是线性学习率,给定起始factor和最终的factor,LinearLR会在中间阶段做线性插值,比如学习率为0.1,起始factor为1,最终的factor为0.1。那么刚开始迭代时,学习率将为0.1,最终轮学习率为0.01。下面设置的总轮数total_iters为80,所以超过80时,学习率恒为0.01。这里的T_max是以epoch为单位的,T_max对于余弦函数学习率的半周期

#深度学习#学习#人工智能
Ubuntu下Opencv安装与使用

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