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:

\[decayed\_lr = learning\_rate * 0.5 * (cos(epoch * math.pi / epochs) + 1)\]
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

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