LearningRateMultipliers

LearningRateMultipliers

是网络层和 NetTrain、NetChain、NetGraph 的一个选项，用于指定在培训期间要应用的学习率乘子.

更多信息

  • 在缺省设置 LearningRateMultipliers->Automatic 的情况下，所有层以同样的速率进行学习.
  • LearningRateMultipliers->{rule1,rule2,…} 指定一组规则，用来确定网络中每个可训练数组的学习率乘子.
  • 在 LearningRateMultipliers->{rule1,rule2,…} 中，每个 rulei 可以为以下形式：
  • "part"r对已命名的网络层、子网络或网络层中的数组应用乘子 r
    nr对第 n 层使用乘子 r
    m;;nr对第 m 层到第 n 层使用乘子 r
    {part1,part2,…}r对嵌套网络层或数组应用乘子 r
    _r对所有层使用乘子 r
  • LearningRateMultipliersr 指定对所有可训练数组使用相同的乘子 r.
  • 如果 r 为零或 None，则指定不要对该层或数组进行训练，NetTrain 应保持其不变.
  • 如果 r 为正数或负数，则将指定一个乘子，以应用于由训练方法选择的全局学习率，从而确定给定层或数组的学习率.
  • 对于每个可训练数组，由第一个匹配的规则给定学习速率，如果没有匹配的规则，则速率为 1.
  • 为子网络（如嵌套的 NetChain 或 NetGraph）指定的规则适用于该子网络内的所有层和数组.
  • LearningRateMultipliers->{part->None} 可用于“冻结”特定部分.
  • LearningRateMultipliers->{part->1,_->None} 可用于“冻结”特定部分之外的所有层.
  • LearningRateMultipliers 用来引用网络部分的层次结构规范 {part1,part2,…} 等同于 NetExtract 和 NetReplacePart.
  • Information[net,"ArraysLearningRateMultipliers"] 生成网络中所有数组的默认学习率乘子.
  • 可以通过属性 "ArraysLearningRateMultipliers" 从 NetTrainResultsObject 获得在训练时真正使用的乘子.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

创建并初始化一个有三个层的网络，但只训练最后一层：

在输入上运行训练过的网络：

开始时，初始网络的第一层的偏差为零：

训练过的网络中第一层的偏差依然为零：

第三层的偏差则是被训练过的：

创建具有给定数组值的冻结层：

将这一层嵌套在更大的网络中：

获取将在 NetTrain 中用于网络中所有的数组的默认使用的学习率乘子：

用网络进行训练：

检查训练时使用的学习率乘子：

训练期间被冻结的层的数组未发生变化：

范围  (1)

在网络中替换学习速率乘法器 LearningRateMultipliers  (1)

选取一个网络：

将该网络第一层的 LearningRateMultipliers 设为0：

程序化检验 LearningRateMultipliers 的选项值：

应用  (1)

训练一个现有网络来完成一个新任务. 获取一个在手写数字上预先训练过的卷积模型：

移除最后两层，添加上两个新的层，以便把图像分成 3 个类：

通过用不同的字体、大小和大小写栅格化字符 "x"、"y" 和 "z" 生成训练数据：

在新的任务上训练修改过的网络：

对未曾见过的字母进行分类：

在原有训练数据上测试性能，其中包括训练集和验证集：

属性和关系  (1)

用指定的学习速率倍数在 MNIST 数据集上训练 LeNet 网络，返回一个 NetTrainResultsObject：

获取用在个别权重数组上的实际学习速率倍数：

可能存在的问题  (1)

当共享数组出现在网络中的多个位置时，唯一的学习率乘子将被应用于所有出现的共享数组.

用共享数组创建网络：

为网络中的共享数组指定 LearningRateMultipliers 会将相同的乘子分配给所有位置：

如果存在冲突，将使用第一个匹配值：

如果 LearningRateMultipliers 是在构造网络时指定的，也会发生相同的情况：

Wolfram Research (2017)，LearningRateMultipliers，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/LearningRateMultipliers.html （更新于 2020 年）.

文本

Wolfram Research (2017)，LearningRateMultipliers，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/LearningRateMultipliers.html （更新于 2020 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2017. "LearningRateMultipliers." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2020. https://reference.wolfram.com/language/ref/LearningRateMultipliers.html.

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Wolfram 语言. (2017). LearningRateMultipliers. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/LearningRateMultipliers.html 年

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