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- Como você define a taxa de aprendizado em Pytorch Lightning?
- O que é o módulo Lightning Pytorch?
- O que é um agendador de taxas de aprendizado?
- O que a perda para trás () faz?
- O que faz para trás em Pytorch?
- É adamw melhor que Adam?
- O que é Pytorch Scheduler?
- É Adam melhor que o SGD?
- Devo usar Pytorch Lightning?
- O que é Pytorch Lightning Trainer?
- A taxa de aprendizado de alterações do otimizador Adam?
- É necessário o agendador de taxas de aprendizado?
- O que acontece se a taxa de aprendizado for muito alta?
Como você define a taxa de aprendizado em Pytorch Lightning?
Para ativar o localizador de taxas de aprendizado, seu módulo Lightning precisa ter uma propriedade Learning_rate ou LR. Em seguida, defina o treinador (auto_lr_find = true) durante a construção do treinador e depois ligue para o treinador. Tune (modelo) para executar o LR Finder.
O que é o módulo Lightning Pytorch?
Um LightningModule organiza seu código Pytorch em 6 seções: Computação (init). LOOP LOOP (TREINAMENTO_STEP) Loop de validação (Validation_Step)
O que é um agendador de taxas de aprendizado?
Agendador da taxa de aprendizado. ... Cronograma: uma função que leva um índice de época (número inteiro, indexado de 0) e taxa de aprendizado atual (float) como entrada e retorna uma nova taxa de aprendizado como saída (float).
O que a perda para trás () faz?
Função de perda
Mseloss, que calcula o erro quadrado médio entre a entrada e o alvo. Então, quando chamamos a perda. para trás (), o gráfico inteiro é diferenciado w.r.t. a perda e todas as variáveis no gráfico terão seu . variável de graduação acumulada com o gradiente.
O que faz para trás em Pytorch?
Calcula o gradiente do tensor atual w.r.t. folhas de gráfico. O gráfico é diferenciado usando a regra da cadeia. Quando as entradas são fornecidas e uma dada entrada não é uma folha, a implementação atual chama seu grad_fn (embora não seja estritamente necessário para obter esses gradientes). ...
É adamw melhor que Adam?
Os autores mostram experimentalmente que o ADAMW produz melhor perda de treinamento e que os modelos generalizam muito melhor do que os modelos treinados com Adam, permitindo que a nova versão competisse com a descida estocástica de gradiente com momento.
O que é Pytorch Scheduler?
Não. tocha.Optim.lr_scheduler é usado para ajustar apenas o hiperparâmetro da taxa de aprendizagem em um modelo. Parada precoce refere -se a outro hiperparâmetro, o número de épocas de trem. É a parada do treinamento quando a perda atinge um platô.
É Adam melhor que o SGD?
Adam é ótimo, é muito mais rápido que o SGD, os hiperparâmetros padrão geralmente funcionam bem, mas também tem sua própria armadilha. Muitos acusados Adam tem problemas de convergência que muitas vezes o SGD + Momentum pode convergir melhor com tempo de treinamento mais longo. Muitas vezes vemos muitos trabalhos em 2018 e 2019 ainda estavam usando o SGD.
Devo usar Pytorch Lightning?
Abstracting Out Out Boilerplate Lightning lida com a engenharia complicada, evitando erros comuns, permitindo o acesso a toda a flexibilidade do Pytorch quando necessário. Com o raio, por padrão, você não precisa se preocupar com as chamadas de boilerplate que um responsável por 80% dos bugs pytorch, a menos que você precise.
O que é Pytorch Lightning Trainer?
Depois de organizar seu código Pytorch em um LightningModule, o treinador automatiza tudo o mais. Essa abstração atinge o seguinte: Você mantém o controle sobre todos os aspectos via código Pytorch sem uma abstração adicional.
A taxa de aprendizado de alterações do otimizador Adam?
Adam é diferente da descida clássica de gradiente estocástico. A ascendência de gradiente estocástica mantém uma única taxa de aprendizado (denominada alfa) para todas as atualizações de peso e a taxa de aprendizado não muda durante o treinamento.
É necessário o agendador de taxas de aprendizado?
Sim absolutamente. Pela minha própria experiência, é muito útil Adam com a decaimento da taxa de aprendizagem. Sem decadência, você precisa definir uma taxa de aprendizado muito pequena para que a perda não comece a divergir após diminuir para um ponto.
O que acontece se a taxa de aprendizado for muito alta?
A taxa de aprendizado controla a rapidez com que o modelo é adaptado ao problema. ... Uma taxa de aprendizado muito grande pode fazer com que o modelo converja muito rapidamente para uma solução abaixo do ideal, enquanto uma taxa de aprendizado muito pequena pode fazer com que o processo fique preso.
