caffe中的学习率的衰减机制

 

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Julialove102123/article/details/79200158

根据  caffe/src/caffe/proto/caffe.proto 里的文件，可以看到它有以下几种学习率的衰减速机制：

1. fixed:   在训练过程中，学习率不变；

2. step:  它的学习率的变化就像台价一样；step by step 的； 其中的 gamma 与 stepsize需要设置的；

学习率=base lr * gamma^(iter num / step)

3.exp ：表示指数型的,其中参数 gamma 需要设置；

学习率=base_lr*gamma^iter

 

4. inv : 其中参数 gamma 与 power 都需要设置；

学习率 = base_lr*(1+gamma*iter)^(-power)

 

5.multistep: 可以设置多个 stepvalue的值, 在prototxt里面也没有具体介绍， 它由参数 stepsize 与 stepvalue 决定； 它不是每时第刻都去计算 学习率，而是达到我们设定的stepvalue的时候，才去计算（根据方法2中的公式），然后更新学习率； stepvalue 可以设置多个的，下面是 stepvalue的定义；

183   repeated int32 stepvalue = 34;

6.poly :多项式衰减 ，当到达最大次数时， 学习率变为了0；

  

lr = base_lr * (1 - iter/maxiter )^power

 

7.sigmoid形的：

lr = base_lr * (1 / (1+e^(-gamma*(iter-stepsize)) ))

。；