衰减学习率真的有用吗?
一、学习率衰减实验
二、不做衰减
三、结论
由此可见,使用学习率衰减,使得训练集上的loss下降更快,迭代20轮时,不使用衰减,训练集loss是0.2033,而使用衰减的是0.05。所以,对于训练集loss难以进一步下降的场景,可以使用学习率衰减。
但是,验证集上的loss和准确率并没有显著区别,都是1.6和0.73左右,原因是模型早已过拟合,验证集收敛的loss远远大于训练集。
猜想,在不过拟合的情况下,衰减学习率能同时提高训练集和验证集的效果。
转载于:https://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/9252459.html
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