深度学习中学习率默认是多少

在深度学习中，学习率（learning rate）是超参数之一，需要根据具体的任务和模型进行调整。通常情况下，初始学习率的选择会在一定的范围内进行尝试，比如通常会从1e-5到1e-1进行搜索。在实际应用中，人们会根据经验和调参的技巧来进行初始学习率的设定。

当然，也有一些经典的模型和任务，其学习率的默认值已经被广泛接受和使用，比如：

- 对于基于梯度下降（Gradient Descent）算法的优化器（如 SGD、Adam、Adagrad等），通常的初始学习率是0.1或者0.01。
- 对于预训练的模型，如 BERT、GPT-2等，通常的初始学习率是1e-5或者更小。

需要注意的是，学习率的设置需要根据具体的任务和模型进行调整，过大或过小的学习率都可能会导致训练失败。因此，学习率的设置需要一定的经验和调参技巧。

相关问题

adam优化器 默认学习率

Adam优化器的默认学习率通常设置为1e-3。 这个学习率是根据经验选择的，并且可以根据不同的任务进行调整。由于神经网络的损失函数通常不是凸函数，而Adam优化器结合了AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点，所以深度学习中的学习率会设置比传统机器学习小得多。如果学习率设置过高，模型的Loss会出现较大的波动，导致模型无法收敛。 Adam优化器的实现原理是对梯度的一阶矩估计和二阶矩估计进行综合考虑，计算出更新步长，同时具有简单、计算高效、对内存需求少等优势，适用于大规模数据和参数的场景，以及不稳定目标函数和梯度稀疏的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [（Note）优化器Adam的学习率设置](https://blog.csdn.net/qq_40728667/article/details/125921684)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [深度学习_深度学习基础知识_Adam优化器详解](https://blog.csdn.net/Rocky6688/article/details/107753510)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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余弦退火学习率优化 pytorch

余弦退火学习率优化是一种基于时间的学习速率调度策略，特别适用于深度学习中的优化问题。在PyTorch中，可以使用torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR来实现余弦退火学习率优化。该函数接受一个优化器对象、最大迭代次数T_max、最小学习率eta_min（默认为0）、上一个epoch的索引last_epoch（默认为-1）和是否显示详细信息verbose（默认为False）作为参数。

余弦退火学习率优化的原理是通过在高边界和低边界之间循环变化学习率，以帮助模型在训练过程中更好地收敛。在每个epoch中，学习率会按照余弦模式进行调整，开始时逐渐减小，然后在T_max处达到最小值，然后再重新增大。通过这种方式，可以在训练过程中逐渐降低学习率，以避免模型陷入局部最小值，并提高模型的泛化能力。