Programador PyTorch LR: ajuste la tasa de aprendizaje para obtener mejores resultados

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En este Tutorial de PyTorch aprendemos cómo usar un Programador de Tasa de Aprendizaje (LR) para ajustar el LR durante el entrenamiento. Los modelos a menudo se benefician de esta técnica una vez que el aprendizaje se estanca y se obtienen mejores resultados. Repasaremos los diferentes métodos que podemos usar y mostraré algunos ejemplos de código que aplican el programador.

Documentación:
https://pytorch.org/docs/stable/optim.html

  • torch.optim.lr_scheduler proporciona varios métodos para ajustar la tasa de aprendizaje en función del número de épocas.
  • torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau permite la reducción dinámica de la tasa de aprendizaje basada en algunas medidas de validación.

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Programador PyTorch LR: ajuste la tasa de aprendizaje para obtener mejores resultados

En este Tutorial de PyTorch aprendemos cómo usar un Programador de Tasa de Aprendizaje (LR) para ajustar el LR durante el entrenamiento. Los modelos a menudo se benefician de esta técnica una vez que el aprendizaje se estanca y se obtienen mejores resultados. Repasaremos los diferentes métodos que podemos usar y mostraré algunos ejemplos de código que aplican el programador.