روش مناسب برای تعیین learning rate - هفت خط کد انجمن پرسش و پاسخ برنامه نویسی

روش مناسب برای تعیین learning rate

0 امتیاز

سلام خدمت دوستان

من بین این دو تا تنظیم نرخ یادگیری گیر کردم که کدام را انتخاب کنم بهتره؟

#روش اول
def adjust_learning_rate(optimizer, cur_epoch, base_lr, lr_schedule):
    """
    Sets the learning rate
    """
    lr = base_lr * (0.1 ** min(cur_epoch // 50, 5))
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

#روش دوم


scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10)

 

سوال شده مرداد 6, 1402  بوسیله ی zirak (امتیاز 473)   3 28 52

1 پاسخ

+2 امتیاز
 
بهترین پاسخ

روش اول  یک راه ساده و صریح برای تنظیم نرخ یادگیری است. از برنامه کاهش تدریجی استفاده می‌کند، به این معنی که نرخ یادگیری هر 50 دوره با 0.1 ضرب می‌شود. این یک رویکرد رایج است که پیاده‌سازی آن آسان است.

روش دوم از برنامه کاهش نرخ یادگیری استفاده می‌کند. متد ReduceLROnPlateau میزان loss را نظارت می‌کند و در صورتی که loss به یک سطح ثابت برسد، نرخ یادگیری را کاهش می‌دهد. این می‌تواند به جلوگیری از overfitting  مدل کمک کند.

بهترین روش برای استفاده به مشکل خاص شما بستگی دارد. اگر از یک مجموعه داده کوچک استفاده می‌کنید و نگران overfitting   هستید، ممکن است روش دوم انتخاب بهتری باشد. با این حال، اگر از یک مجموعه داده بزرگ استفاده می‌کنید و نگران overfitting   نیستید،روش یک ممکن است گزینه ساده‌تر و کارآمدتری باشد.

در اینجا یک جدول وجود دارد که نقاط قوت و ضعف هر روش را خلاصه می‌کند:

روش نقاط قوت نقاط ضعف
متد 1                 ساده و صریح به اندازه متد 2 در جلوگیری از بیش‌برازش مؤثر نیست
متد 2 مؤثرتر در جلوگیری از بیش‌برازش                       پیچیده‌تر است و به کد بیشتری نیاز دارد

در نهایت، بهترین راه برای تصمیم‌گیری در مورد اینکه از کدام روش استفاده کنید، آزمایش و دیدن آن است که برای مشکل شما بهترین کار را انجام می‌دهد.

 

پاسخ داده شده مرداد 6, 1402 بوسیله ی farnoosh (امتیاز 8,362)   20 44 59
انتخاب شد شهریور 2, 1402 بوسیله ی zirak
...