优化器如何不断更新学习率

优化器可以通过学习率调度器（learning rate scheduler）来不断更新学习率。学习率调度器可以根据训练的进度来动态地调整学习率，以达到更好的训练效果。常见的学习率调度器有以下几种：

1. StepLR：每过一定的训练步骤（step），将学习率乘以一个系数（gamma）。

2. MultiStepLR：在指定的一些训练步骤（milestones）处，将学习率乘以一个系数（gamma）。

3. ReduceLROnPlateau：当监控的指标不再变化（patience）时，将学习率乘以一个因子（factor）。

4. CosineAnnealingLR：将学习率按照余弦函数的形式进行调整，使其在训练过程中呈现周期性变化。

这些调度器可以在优化器中通过设置参数来使用。例如，使用PyTorch中的SGD优化器和StepLR调度器，可以按照以下方式进行设置：

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

其中，step_size表示每隔多少个训练步骤调整一次学习率，gamma表示学习率调整的乘数因子。在训练过程中，可以在每个训练步骤之后调用scheduler.step()来更新学习率。