如何修改卷积神经网络中的学习率

在卷积神经网络中，学习率是控制网络权重更新幅度的重要参数。一般来说，我们可以通过以下两种方式修改学习率：

1. 手动调整学习率：在训练过程中，我们可以通过指定一个固定的学习率来更新网络权重。如果发现模型训练不稳定或者损失函数收敛速度过慢，可以考虑调整学习率大小。通常情况下，学习率越小，模型训练越稳定，但收敛速度也会变慢；学习率越大，模型训练越快，但容易出现震荡或者失控的情况。因此，我们需要根据具体情况选择合适的学习率。

2. 自适应调整学习率：除了手动调整学习率外，还可以使用自适应的学习率调整策略，如Adagrad、Adam、RMSprop等。这些方法都是基于梯度信息来自动调整学习率，可以更加准确地控制权重更新幅度，从而提高模型的训练效果。

在具体实现时，可以通过修改优化器的学习率参数来改变学习率大小，例如：

import torch.optim as optim

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 在训练过程中修改学习率
for epoch in range(num_epochs):
    # 训练模型
    ...
    
    # 调整学习率
    if epoch == 10:
        optimizer.param_groups[0]['lr'] = 0.001
    elif epoch == 20:
        optimizer.param_groups[0]['lr'] = 0.0001
    ...

在这里，我们通过修改`optimizer.param_groups[0]['lr']`来动态调整学习率大小。