pytorch学习率衰减策略

PyTorch提供了多种学习率衰减策略，可以根据具体情况选择适合的方法。这些策略可以分为三大类：有序调整、自适应调整和自定义调整。

1. 有序调整：这类策略是根据训练的epoch次数来控制学习率的变化。常见的有序调整策略有：
- 等间隔调整(StepLR)：在每个固定的step_size个epoch后，将学习率乘以gamma。
- 多间隔调整(MultiStepLR)：在指定的milestones(epoch)之后，将学习率乘以gamma。
- 指数衰减(ExponentialLR)：每个epoch都将学习率乘以gamma的指数次幂。

2. 自适应调整：这类策略根据训练过程中的某些测量值来调整学习率。常见的自适应调整策略有：
- 余弦退火(CosineAnnealingLR)：学习率在训练过程中以余弦函数的形式进行退火。
- 基于测量值的动态调整(ReduceLROnPlateau)：根据训练中某些测量值的变化情况动态调整学习率。

3. 自定义调整：这类策略允许用户根据自己的需求定义关于epoch的lambda函数来调整学习率。

相关问题

pytorch 学习率衰减

PyTorch学习率衰减是一种优化算法中的策略，用于调整神经网络训练过程中模型参数更新的步长，以便更好地探索损失函数的最小值。学习率衰减的目的是防止模型在训练后期过快收敛或陷入局部最优，从而提高模型的泛化能力。在PyTorch中，常见的学习率衰减方法有以下几种：

1. **固定学习率**：在整个训练过程中保持恒定的学习率，适用于简单模型和小数据集。

2. **指数衰减（Exponential Decay）**：学习率按照指数规律逐渐降低，公式为 `learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)`。

3. **余弦退火（Cosine Annealing）**：学习率按照余弦曲线周期性地进行调整，通常在每个周期结束后会降低到最小值。

4. **步长衰减（Step Decay）**：每经过一定数量的迭代（步长），将学习率乘以衰减因子。

5. **多阶段衰减**：分段设置多个学习率阶段，不同阶段有不同的衰减率。

6. **学习率调度器（Learning Rate Scheduler）**：在PyTorch中，可以使用`torch.optim.lr_scheduler`模块创建自定义的学习率衰减策略，如`LambdaLR`, `MultiStepLR`, `ReduceLROnPlateau`, 等。

要使用这些策略，你需要在优化器上调用相应的学习率调度器，并在训练循环中定期调用`scheduler.step()`。例如：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100, eta_min=0.0001)
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

pytorch学习率衰减

PyTorch中的学习率衰减可以通过调整优化器的学习率来实现。常见的学习率衰减方法有StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR等。其中，StepLR和MultiStepLR是根据epoch数来调整学习率的，ExponentialLR和CosineAnnealingLR是根据时间来调整学习率的。

以StepLR为例，可以通过以下代码实现每经过step_size个epoch就将学习率降低gamma倍：

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()

在每个epoch结束时，调用scheduler.step()即可更新学习率。