【pytorch】Learning Rate Policy Function
1.lr_scheduler.StepLR class torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1) 功能： 等間隔調整學習率，調整倍數爲gamma倍，調整間隔爲step_size。間隔單位是step。需要注意的是，step通常是指epoch，不要弄成iteration了。 參數：st
相關文章
- 1. Pytorch教程(4)——Batch Size & Learning Rate
- 2. learning rate
- 3. Policy in Reinforcement Learning
- 4. Reinforcement Learning（三）：Policy-Based
- 5. 學習率（learning rate）
- 6. [Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods
- 7. 如何在 PyTorch 中設定學習率衰減（learning rate decay）
- 8. Deep Learning -- Activation Function
- 9. [Pytorch學習]Learning pytorch with examples
- 10. Policy Gradient Methods in Reinforcement Learning
- 更多相關文章...
- • SQL MIN() Function - SQL 教程
- • XSLT function-available() 函數 - XSLT 教程
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Pytorch教程(4)——Batch Size & Learning Rate
- 2. learning rate
- 3. Policy in Reinforcement Learning
- 4. Reinforcement Learning（三）：Policy-Based
- 5. 學習率（learning rate）
- 6. [Reinforcement Learning] Policy Gradient Methods
- 7. 如何在 PyTorch 中設定學習率衰減（learning rate decay）
- 8. Deep Learning -- Activation Function
- 9. [Pytorch學習]Learning pytorch with examples
- 10. Policy Gradient Methods in Reinforcement Learning