余弦退火 pytorch

余弦退火是一种学习率调整方法，用于在训练过程中动态地调整学习率。在PyTorch中，有两个常用的余弦退火方法：CosineAnnealingLR和CosineAnnealingWarmRestarts。[1]

CosineAnnealingLR是一种简单的余弦退火方法，它将学习率在每个epoch中按照余弦函数的形式进行调整。它的参数包括初始学习率、周期数和下降的最小学习率。在每个epoch中，学习率会按照余弦函数的形式从初始学习率下降到最小学习率。当一个周期结束后，学习率会重新回到初始学习率，并开始下一个周期。这个过程会一直重复，直到训练结束。[2]

CosineAnnealingWarmRestarts是一种稍微复杂一些的余弦退火方法。它在每个epoch中按照余弦函数的形式调整学习率，但是它还引入了一个重启机制。在每个重启周期结束后，学习率会重新回到初始学习率，并开始下一个重启周期。重启周期的长度会随着训练的进行而逐渐增加。这个方法可以帮助模型在训练过程中跳出局部最优解，更好地探索全局最优解的空间。[3]

在给定的代码示例中，使用了CosineAnnealingWarmRestarts方法来调整学习率。首先，定义了一个模型和一个优化器，并设置了初始学习率为0.1。然后，创建了一个CosineAnnealingWarmRestarts调度器，并设置了重启周期的长度为5。在每个epoch中，调用optimizer.step()来更新模型的参数，并通过scheduler.step()来调整学习率。最后，将每个epoch的学习率保存下来，并绘制出学习率随epoch变化的曲线。[3]

通过使用余弦退火方法，可以在训练过程中动态地调整学习率，以提高模型的性能和收敛速度。这种方法可以根据训练数据的特点来自适应地调整学习率，从而更好地优化模型。[4][5]