学习率衰减之余弦退火结果分析
时间: 2023-11-26 12:05:25 浏览: 54
余弦退火是一种常用的学习率衰减方法,它可以使得模型在训练初期更快地收敛,训练后期更加稳定。余弦退火的具体实现是:在训练过程中,将学习率按照余弦函数的形式进行衰减,其中初始学习率为 $\eta_0$,最小学习率为 $\eta_{min}$,总共训练 $T$ 个 epoch,当前处于第 $t$ 个 epoch,那么余弦退火的学习率计算公式为:
$$\eta_t = \eta_{min} + \frac{1}{2}(\eta_0 - \eta_{min})(1 + \cos(\frac{T-t}{T}\pi))$$
其中,$\cos(\frac{T-t}{T}\pi)$ 是余弦函数的值,它会在 $[0,1]$ 之间变化,从而使得学习率在训练过程中平滑地进行衰减。
余弦退火的结果分析如下:
1. 收敛速度更快:余弦退火可以使得模型在训练初期更快地收敛,因为初始学习率比较大,可以使得模型更快地学习到数据的特征。
2. 训练稳定性更高:余弦退火可以使得学习率在训练过程中平滑地进行衰减,从而避免了学习率突然下降导致模型发生震荡的情况,提高了训练的稳定性。
3. 避免陷入局部最优解:余弦退火可以使得学习率在训练后期逐渐变小,从而避免了模型陷入局部最优解的情况,提高了模型的泛化能力。
总之,余弦退火是一种非常实用的学习率衰减方法,可以有效地提高模型的性能和训练效果。
相关问题
yolov5学习率衰减之余弦退火
Yolov5中使用余弦退火(Cosine Annealing)作为学习率衰减策略是一种常见的做法。余弦退火可以使模型在训练过程中逐渐降低学习率,从而更好地收敛到最优解。
具体实现步骤如下:
1. 首先,确定一个初始学习率(通常是比较大的值),以及总的训练迭代次数(epochs)。
2. 在每个迭代中,计算当前的训练迭代次数(current_epoch)。
3. 根据余弦函数计算一个介于0和1之间的衰减因子(decay_factor):
decay_factor = 0.5 * (1 + cos((current_epoch / epochs) * pi))
这里使用了余弦函数来控制衰减因子的变化。
4. 最后,将初始学习率乘以衰减因子,得到当前迭代的学习率。
通过这种方式,学习率会在训练过程中逐渐降低,并且在接近训练结束时趋近于零。这有助于模型在后期更细致地调整参数,提高性能。
需要注意的是,余弦退火只是一种学习率衰减策略之一,还有其他的方法可供选择,如学习率衰减表等。选择合适的学习率衰减策略需要根据具体问题和数据集进行调整和实验。
pytorch 学习率衰减
PyTorch学习率衰减是一种优化算法中的策略,用于调整神经网络训练过程中模型参数更新的步长,以便更好地探索损失函数的最小值。学习率衰减的目的是防止模型在训练后期过快收敛或陷入局部最优,从而提高模型的泛化能力。在PyTorch中,常见的学习率衰减方法有以下几种:
1. **固定学习率**:在整个训练过程中保持恒定的学习率,适用于简单模型和小数据集。
2. **指数衰减(Exponential Decay)**:学习率按照指数规律逐渐降低,公式为 `learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)`。
3. **余弦退火(Cosine Annealing)**:学习率按照余弦曲线周期性地进行调整,通常在每个周期结束后会降低到最小值。
4. **步长衰减(Step Decay)**:每经过一定数量的迭代(步长),将学习率乘以衰减因子。
5. **多阶段衰减**:分段设置多个学习率阶段,不同阶段有不同的衰减率。
6. **学习率调度器(Learning Rate Scheduler)**:在PyTorch中,可以使用`torch.optim.lr_scheduler`模块创建自定义的学习率衰减策略,如`LambdaLR`, `MultiStepLR`, `ReduceLROnPlateau`, 等。
要使用这些策略,你需要在优化器上调用相应的学习率调度器,并在训练循环中定期调用`scheduler.step()`。例如:
```python
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100, eta_min=0.0001)
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
scheduler.step()
```
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