在PyTorch中，學(xué)習(xí)率調(diào)度器是一種用于動(dòng)態(tài)調(diào)整優(yōu)化算法中學(xué)習(xí)率的方法。學(xué)習(xí)率調(diào)度器可以根據(jù)訓(xùn)練過程中的不同階段或條件來自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，以提高訓(xùn)練的效果和穩(wěn)定性。
常見的學(xué)習(xí)率調(diào)度器包括 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、ReduceLROnPlateau 等。這些調(diào)度器可以根據(jù)訓(xùn)練的 epoch 數(shù)量、損失函數(shù)的變化或其他指標(biāo)來自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率。
通過使用學(xué)習(xí)率調(diào)度器，可以更好地控制訓(xùn)練過程中的學(xué)習(xí)率，并且可以提高模型的收斂速度和泛化能力。
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