如果我说‘试图使用未初始化的值Adam_1/lr’，我想使用ReduceLRonPlateau是没有意义的，因为Adam会自动改变学习rate.Anyways，我已经更新了codee :代码：model.compile(optimizer='adam',loss='mse')
callback_reduce_lr=ReduceLROnPlateau=(xTest,yTest),verbose=2,callbacks=[callback_r
浏览 2提问于2018-09-02得票数 6
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我正在使用： ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=50) 当我降低学习率值时，如何增加纪元数？
浏览 16提问于2019-01-25得票数 1
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我在Python2上使用了Keras。有谁知道如何检查和修改ADAM优化器的学习率？这是我的神经网络，我定义了自己的优化器。当使用model.train_on_batch(...)进行批量训练时，我无法跟踪学习率。谢谢你的帮忙 # Create model model.add(Conv2D(12, (5, 5), input_shape=(1, 256, 256), activation='elu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(
浏览 0提问于2018-04-18得票数 0
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我使用tensorflow和keras来解决二进制分类问题。我的问题：为什么准确度(训练和测试)上升到100%，然后下降，然后再增加。但损失却一直在减少？
验证图：因为我的数据集只有118个样本大，所以我只有24个测试数据点。请参见confusion matrix：
这是我的神经网络体系结构：
当前设置为：{‘ann__ with _rate’：0.4，‘ann_rate_rate’：0.01，‘ann_n_n_神经元’16
浏览 8提问于2020-11-16得票数 0
我试图在Keras中同时使用LearningRateScheduler和ReduceLROnPlateau回调，这会给学习速度带来问题吗？如果是这样的话，该模型使用的学习率是多少？
浏览 3提问于2018-12-03得票数 1
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我试着训练一个复杂的网络，但是不管我做什么，损失都会改变。我想知道我做错了什么，也会感谢任何友好的建议，因为这是我第一次处理这么大的数据。我的项目的性质:这是我的尝试，以训练一个简单的自动驾驶汽车的模拟。由于数据的性质，我决定以200的小批次进行培训，并循环所有文件。
# model (I am
浏览 0提问于2019-04-15得票数 0
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我正在尝试在我的卷积神经网络中实现学习率调度，我为它实现了ReduceLROnPlateau方法，但我遇到了这个错误。import RMSpropfrom keras.callbacks import ReduceLROnPlateaufrom keras.activations import selureduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_los
浏览 3提问于2020-06-26得票数 0
keras函数ReduceLROnPlateau()的基本原理是，一旦学习停滞，模型就会受益于降低学习速度。
总是应用ReduceLROnPlateau()是一个很好的实践吗？有什么情况，如果有的话，不应用ReduceLROnPlateau()？
浏览 0提问于2018-08-20得票数 7
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如何使CNN模型达到损失平台期？
、、、、
restore_best_weights=True,
reduce_lr = ReduceLROnPlateau
浏览 1提问于2021-01-18得票数 1
我一直无法在tensorboard中绘制我的学习率，因为我使用的ReduceLROnPlateau如下所示：
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.5, verbose如果不编写自己的自定义ReduceLROnPlateau，我如何绘制学习率？Thx
浏览 8提问于2020-09-01得票数 0
我想使用OneCycleLR从一个较低的值开始预热LR，然后使用ReduceLROnPlateau从峰值降低LR。我知道我可以在用OneCycleLR增加LR后手动模拟ReduceLROnPlateau，但是有没有一种更简单的方法来直接使用这两个调度器？ 提前谢谢。
浏览 25提问于2019-10-11得票数 3
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我使用ReduceLROnPlateau回调。那是keras的bug吗？verbose=1,
Epoch 00007: val_loss did not improv
浏览 3提问于2018-08-17得票数 15
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我正在训练一个神经网络，它的学习速度是恒定的，时间是45。我观察到，在35年代时，精度最高，然后它就会左右摆动，然后下降。我想我需要在35岁的时候降低学习率。在所有时代结束后，我是否有可能从第35号时代再训练这个模型呢？我的代码如下所示-model_nn.add(Dense(352, input_dim=28, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001)))
model_nn.add(Dense(384, activation='relu', ker
浏览 11提问于2022-02-23得票数 1
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数据集大约有250万行，我使用的是80/20的训练测试拆分。我在这里读到了一些答案和一些关于这方面的论文，这些论文建议批处理大小为32或64。但是，相对于数据集的大小来说，这不是非常小吗？我之前用浴缸大小的of10000和1e-2的LR进行训练，但没有得到很好的准确性。
浏览 0提问于2021-03-15得票数 0
3_accuracy', verbose=1,
reduce_lr = ReduceLROnPlateau
浏览 0提问于2019-03-25得票数 3
ReduceLROnPlateau 并没有实现get_last_lr方法，这是PyTorch推荐的在使用学习速率调度器时获取当前学习速率的方法。
使用ReduceLROnPlateau**?
浏览 5提问于2022-12-03得票数 0
我对此还是个新手，我需要一些建议来告诉我该怎么做。 我正在使用tensorflow 2.3.0和keras来构建一个二进制分类模型。我无法共享数据集，因为它是我公司拥有的专有数据，但这些特征都是数字财务数据，代表了客户的一种直方图。 我试过两个模型，一个有300个特征，另一个有600个，其中一个有600个，只是代表了一个更长的历史。首先对特征进行标准化，并且标签都是0或1，以指示是否应该标记帐户。 我有500,000个训练样本和60,000个测试样本。0/1标签拆分大约是一半。 这是我目前拥有的代码： import pandas as pd
# Mak
浏览 182提问于2021-01-21得票数 0
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我目前正在使用PyTorch的ReduceLROnPlateau学习速率调度程序：optimizer = optim.Adam(model.params, lr= learning_rate)scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(因此，ReduceLROnPlateau只会不断地将学习速度降低到模型无法学习的程度(因为它将损失降到最低)。
是否有一种方法可以使用此调度程
浏览 5提问于2021-05-28得票数 0
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我正在尝试使用tensorflow addon的多优化器进行鉴别层训练，不同层的学习率不同，但它不能与回调ReduceLROnPlateau一起工作。from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
def __init__(
浏览 294提问于2021-11-11得票数 0
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Keras中的ReduceLROnPlateau回调似乎是用于培训模型的一个有趣的工具。但是，我无法真正弄清楚cooldown参数在Keras中回调函数ReduceLROnPlateau中的确切含义。以下是文档中的内容：keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss',0.0001,
浏览 0提问于2018-09-14得票数 18
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