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Caffe中的學習率衰減策略有哪些

小樊
85
2024-04-23 13:42:48
欄目: 深度學習

在Caffe中，學習率衰減策略主要有以下幾種：

  1. 固定衰減：在solver.prototxt文件中通過設置參數(shù)base_lr進行固定的學習率衰減。

  2. 指數(shù)衰減：通過設置參數(shù)lr_policy為“exp”，并在solver.prototxt文件中設置參數(shù)gamma和stepsize，實現(xiàn)指數(shù)衰減的學習率策略。

  3. 提前停止衰減：通過設置參數(shù)lr_policy為“multistep”，并在solver.prototxt文件中設置參數(shù)gamma和stepvalue，實現(xiàn)在指定的迭代輪數(shù)停止訓練。

  4. 線性衰減：通過設置參數(shù)lr_policy為“inv”，并在solver.prototxt文件中設置參數(shù)gamma和power，實現(xiàn)線性衰減的學習率策略。

  5. 隨機衰減：通過設置參數(shù)lr_policy為“random”，并在solver.prototxt文件中設置參數(shù)min_lr和max_lr，實現(xiàn)隨機衰減的學習率策略。

這些是Caffe中常用的學習率衰減策略，可以根據(jù)具體的任務需求選擇合適的策略進行調(diào)整。

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