在Pytorch中为不同层设置不同窗习率来优化性能 优化深度学习模型

在深度学习模型的训练环节中,学习率作为一个关键的超参数,对模型的收敛速度和最终性能有着严重影响。传统方法通常驳回一致的学习率,但随着钻研的深化,咱们发现为网络的不同层设置不同的学习率或许会带来清楚的性能优化。本文将详细讨论这一战略的实施方法及其在PyTorch框架中的详细运行。

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