强化学习学习率调节算法余弦退火

强化学习中的学习率调节算法之一是余弦退火算法（Cosine Annealing）。这个算法的思路是根据余弦函数的特性来降低学习率。在训练的早期阶段，模型参数通常是不稳定的，因此需要选择一个较小的学习率。随着训练的进行，学习率会逐渐下降，以便更好地探索损失函数的全局最低点。余弦退火算法中，学习率的下降模式与余弦函数的形状相似，首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能够与学习率配合，以一种十分有效的方式产生良好的效果。通过合理设置参数，如总的epoch和T_mult，可以进一步优化余弦退火算法的效果，确保学习率在训练后期不再回升，而是持续下降直到训练结束。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* [狗都会用的余弦退火（CosineAnnealingLR）学习率调节算法讲解](https://blog.csdn.net/weixin_42392454/article/details/127766771)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [pytorch的余弦退火学习率](https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/109610655)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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