在PyTorch中,学习率调度器是一种用于动态调整优化算法中学习率的方法。学习率调度器可以根据训练过程中的不同阶段或条件来自动调整学习率,以提高训练的效果和稳定性。
常见的学习率调度器包括 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、ReduceLROnPlateau 等。这些调度器可以根据训练的 epoch 数量、损失函数的变化或其他指标来自动调整学习率。
通过使用学习率调度器,可以更好地控制训练过程中的学习率,并且可以提高模型的收敛速度和泛化能力。
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在PyTorch中,学习率调度器是一种用于动态调整优化算法中学习率的方法。学习率调度器可以根据训练过程中的不同阶段或条件来自动调整学习率,以提高训练的效果和稳定性。
常见的学习率调度器包括 StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、ReduceLROnPlateau 等。这些调度器可以根据训练的 epoch 数量、损失函数的变化或其他指标来自动调整学习率。
通过使用学习率调度器,可以更好地控制训练过程中的学习率,并且可以提高模型的收敛速度和泛化能力。
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