深度学习——炼丹
学习率调整策略
自定义学习率调整策略
简单版
net = MyNet()optim=optim.Adam(net.parameters(),lr=0.05) for param_group in optim.param_groups: param_group["lr"]= param_group["lr"]*0.5print(param_group["lr"]) #0.25
复杂版(分块设置学习率并调整)
optim=optim.Adam([{"params":net.conv2.parameters()},{"params":net.conv3.parameters(),"lr":0.004},{"params":net.conv4.parameters(),"lr":0.003}],lr=0.05)for param_group in optim.param_groups:param_group["lr"]*=0.5print(param_group["lr"])'''输出:0.0250.0015'''
使用官网提供的学习率调整策略
https://www.cnblogs.com/ziwh666/p/12394406.html
https://blog.csdn.net/weiman1/article/details/125647517
权重保存、加载、权重冻结、权重初始化以及模型返回函数
权重保存
官方教程
官方教程2
权重加载(权重keys或者权重shape不一样时加载)
法一
missing_keys,unspected_keys= net.load_state_dict(checkpoint,strict=False)
法二
https://www.cnblogs.com/lyp1010/p/15224584.html
权重初始化
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75938932?utm_id=0
https://blog.csdn.net/qq_41166909/article/details/130017078
权重冻结
https://blog.csdn.net/m0_46412065/article/details/127461239
https://blog.csdn.net/qq_46276946/article/details/131668754
模型返回函数
https://blog.csdn.net/weixin_45464524/article/details/128696556
图像增强(包含图像变换)
https://blog.csdn.net/GAKKI_Husband/article/details/129307236
性能评价指标(包含损失函数)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/91511706
梯度下降优化器(包含权重衰减和动量)
https://zhuanlan.zhihu.com/p/626602808
多卡并行
https://zhuanlan.zhihu.com/p/649705522
参考文献
写得相当好,里面其他几篇也值得看
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