在Caffe框架中,学习率调整策略主要有以下几种:
固定学习率(Fixed Learning Rate):在训练过程中保持不变的学习率。
随时间衰减学习率(Step Down Learning Rate):在训练过程中随着时间的推移逐步减小学习率。
多项式衰减学习率(Polynomial Decay Learning Rate):在训练过程中根据多项式函数的衰减规律逐步减小学习率。
指数衰减学习率(Exponential Decay Learning Rate):在训练过程中根据指数函数的衰减规律逐步减小学习率。
自适应学习率(Adaptive Learning Rate):根据当前模型的性能和训练过程中的反馈信息来动态调整学习率,如使用动量(momentum)和自适应梯度算法(Adagrad、RMSprop、Adam等)来调整学习率。
这些学习率调整策略可以根据具体任务和数据集的特点来选择,以帮助模型更快地收敛并取得更好的性能。