调整学习率应改变那个参数
时间: 2023-09-15 20:24:18 浏览: 41
调整学习率通常是通过改变优化器中的学习率参数来实现的。在许多深度学习框架中,优化器通常会提供一个学习率参数,你可以通过调整这个参数来改变模型的学习率。例如,在PyTorch中,你可以使用`optimizer.param_groups`属性来访问优化器中的参数组,然后对`lr`参数进行修改来调整学习率。例如,下面的代码演示了如何使用PyTorch中的SGD优化器来调整学习率:
```
import torch.optim as optim
# 定义模型和损失函数
model = MyModel()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 在训练过程中,可以通过修改学习率来调整优化器的行为
for epoch in range(num_epochs):
# 训练模型
train_loss = train(model, optimizer, criterion)
# 调整学习率
if epoch % lr_decay_step == 0:
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] *= lr_decay_rate
# 在测试集上进行测试
test_loss, test_acc = test(model, criterion)
```
在上面的代码中,我们在训练过程中每隔一定的epoch就将学习率乘以一个衰减因子`lr_decay_rate`,从而逐渐降低学习率。这是一种常见的学习率调整策略,称为学习率衰减(learning rate decay)。