在深度学习训练时如何让学习率衰减
时间: 2023-12-30 09:02:17 浏览: 37
在深度学习训练过程中,学习率衰减是一种常用的技术,可以帮助模型更好地收敛到最优解。以下是几种常见的学习率衰减策略:
1. 学习率衰减:在训练的每个epoch或每个固定的步骤后,将学习率乘以一个衰减因子来降低学习率。例如,每个epoch结束后将学习率乘以0.1,或者每隔一定步骤将学习率减小为原来的一半。
```python
# 定义初始学习率和衰减因子
initial_lr = 0.1
decay_factor = 0.1
# 创建优化器并设置初始学习率
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=initial_lr)
# 在每个epoch结束后进行学习率衰减
for epoch in range(num_epochs):
# ... 训练模型 ...
# 学习率衰减
lr = initial_lr * (decay_factor ** epoch)
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = lr
```
2. 学习率阶段性衰减:将训练过程分为多个阶段,每个阶段使用不同的学习率。例如,前10个epoch使用较高的学习率,然后降低到较低的学习率。
```python
# 定义不同阶段的学习率和对应的epoch数
lr_schedule = [
{'epoch': 0, 'lr': 0.1},
{'epoch': 10, 'lr': 0.01},
{'epoch': 20, 'lr': 0.001}
]
# 创建优化器并设置初始学习率
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr_schedule[0]['lr'])
# 在每个epoch结束后进行学习率衰减
for epoch in range(num_epochs):
# ... 训练模型 ...
# 学习率衰减
for schedule in lr_schedule:
if epoch >= schedule['epoch']:
lr = schedule['lr']
for param_group in optimizer.param_groups:
param_group['lr'] = lr
```
3. 学习率按时间表衰减:根据训练的总步骤数或总epoch数,使用预定义的学习率衰减函数来动态调整学习率。
```python
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
# 创建优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 创建学习率衰减策略
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
# 在每个epoch结束后进行学习率衰减
for epoch in range(num_epochs):
# ... 训练模型 ...
# 更新学习率
scheduler.step()
```
以上是一些常见的学习率衰减策略,你可以根据实际情况选择适合你的模型和数据集的策略。这些策略可以帮助模型在训练过程中更好地收敛,并提高模型的性能。
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