CNN学习率降低缓慢

### 调整CNN神经网络学习率策略

为了有效应对CNN模型中学习率降低缓慢的问题，可以通过多种方式优化学习率调整机制。一种常见的方式是采用动态学习率调度器。

#### 动态学习率调度器
使用PyTorch框架中的`torch.optim.lr_scheduler`模块提供的功能可以实现这一点。例如，StepLR可以根据预设的周期逐步减少学习率：

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

这表示每经过30个epoch之后，当前的学习率会乘以因子0.1[^1]。

#### 基于验证集表现自动调节
另一种有效的做法是在训练期间监控验证集的表现，并据此灵活改变学习率。当检测到连续多个epoch内验证误差不再显著减小时，适当调低学习率有助于跳出局部极小值并加速收敛过程[^2]。

#### 自定义衰减速率函数
除了上述标准方法外，还可以设计自定义的学习率衰减方案。比如余弦退火算法能够在整个训练阶段平滑地递减初始设定的最大可能值至接近零的位置，从而促进更稳定的参数寻优路径。

import math
def cosine_annealing_lr(epoch, max_epochs, base_lr, min_lr):
    return min_lr + (base_lr - min_lr) * 0.5 * (1 + math.cos((epoch / max_epochs) * math.pi))

通过这种方式可以在保持良好泛化能力的同时提高训练效率。