paddleDetection中mileston
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在使用PaddleDetection “修改训练轮数与学习率等参数”的过程中,官方的参考文档(如何训练自定义数据集 — PaddleDetection 0.1 文档)写道:“根据训练集数量与总batch_size大小计算epoch数,然后将epoch数换算得到训练总轮数max_iters。milestones(学习率变化界限)也是同理。原配置文件中总batch_size=2*8=16(8卡训练),训练集数量约为12万张,max_iters=90000,所以epoch数=16x90000/120000=12。在AI识虫数据集中,训练集数量约为1700,在单卡GPU上训练,max_iters=12x1700/2=10200。同理计算milestones为: [6800, 9000]。”请问这里的milestones具体是如何计算的?
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是按比例,我记得在网上看到好像是max_iters的2/3和8/9,虽然这里8/9有点差别。另外这个milestones我记得是个参数可以设置的
milestones是定义学习率何时变化用的,比如说[6800, 9000],按照默认策略的话,到6800的时候,学习率变成初始学习率的1/10,到9000的时候学习率变成初始学习率的1/100