Help me met het implementeren van aangepaste learning rate schedulers in PyTorch

description

Maakt het mogelijk om de efficiëntie van modeltraining te verbeteren door dynamisch de learning rate aan te passen, wat veelvoorkomende problemen met statische learning rates voorkomt. Deze prompt biedt praktische codevoorbeelden en uitleg die gebruikers helpen geavanceerde schedulingtechnieken te implementeren, afgestemd op hun optimalisatiebehoeften, wat leidt tot betere modelconvergentie en nauwkeurigheid dan standaardinstellingen.

prompt

Help me met het implementeren van een aangepaste learning rate scheduler in mijn PyTorch trainingslus, afgestemd op mijn optimalisatiestrategie. Mijn huidige optimizer: <voer je optimizer type en parameters in>. Gewenste ...

try_prompt

Specificeer je huidige optimizer type en de parameters zoals learning rate, momentum of betas.

Beschrijf het learning rate schema dat je wilt implementeren, bijvoorbeeld step decay, cosine annealing, cyclic.

disclaimerOnPageApi