cosine_decay

  • paddle.fluid.layers.cosine_decay(learning_rate, step_each_epoch, epochs)[源代码]

使用 cosine decay 的衰减方式进行学习率调整。

在训练模型时,建议一边进行训练一边降低学习率。 通过使用此方法,学习速率将通过如下cosine衰减策略进行衰减:

cosine_decay - 图1

  • 参数:
    • learning_rate (Variable | float) - 初始学习率。
    • step_each_epoch (int) - 一次迭代中的步数。
    • epochs - 总迭代次数。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. base_lr = 0.1
  3. lr = fluid.layers.cosine_decay( learning_rate = base_lr, step_each_epoch=10000, epochs=120)