写出torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau的数学公式
时间: 2024-05-30 16:09:31 浏览: 17
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau是一种基于验证集结果动态调整学习率的方法。以下是它的数学公式:
1. 定义:
lr_{i+1} = f(lr_i)
其中,lr_i表示第i个epoch的学习率,lr_{i+1}表示第i+1个epoch的学习率,f表示学习率调整函数。
2. 学习率调整函数:
当验证集上的指标不再变化(或变差)时,将学习率除以factor降低。
f(lr_i) = lr_i / factor
当验证集上的指标连续patience次不再变化(或变差)时,将学习率除以factor降低。
f(lr_i) = lr_i / factor
其中,patience表示需要等待的epoch数,factor表示调整系数,通常为0.1。
相关问题
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau是PyTorch的一个学习率调整器。它可以监测一个指标,比如验证集上的准确率或者损失,如果这个指标在一定的时间内不再改善,那么它会自动地将学习率降低一个因子,以便更好地训练模型。
该学习率调度器的使用很简单,只需要在训练过程中添加以下代码即可:
```python
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=True)
for epoch in range(num_epochs):
# 训练代码
# ...
# 验证代码
val_loss = validate(...)
scheduler.step(val_loss)
```
其中,optimizer是你定义的优化器,mode是衡量指标的方式,比如'min'表示指标越小越好,'max'表示指标越大越好;factor是衰减因子,即每次降低学习率的倍数;patience是指多少个epoch内没有提升时就触发学习率调整;verbose表示是否打印调整信息。
注意,ReduceLROnPlateau只能在optimizer.step()之后进行调用,而不能在optimizer.zero_grad()之后进行调用。
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau所使用的公式
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau是一个学习率调度器,它根据模型的验证集表现动态地调整学习率。具体来说,当连续多个epoch验证集上的损失停止降低时,该调度器会将学习率降低一定的倍数。其具体公式如下:
```python
if avg(val_losses) > last_val_loss:
current_lr = max(current_lr * factor, min_lr)
optimizer.param_groups[0]['lr'] = current_lr
last_val_loss = avg(val_losses)
```
其中,avg(val_losses)代表连续多个epoch验证集上的损失的平均值,last_val_loss代表上一个epoch的验证集损失,factor为降低学习率的倍数,min_lr为学习率的最小值。如果avg(val_losses)大于last_val_loss,则将当前学习率乘以factor,否则不变。这样可以一定程度上防止学习率过快下降,从而更加稳定地优化模型。
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