深度学习：余弦退火与WarmRestart学习率调优详解

深度学习中的学习率规划是优化算法的重要组成部分，本文主要探讨了两种常用的方法——余弦退火(CosineAnnealing)和WarmRestart。这些技术在深度学习模型的训练过程中能够帮助调整学习率，以提高模型性能并防止过早收敛。 余弦退火是一种基于周期性衰减的学习率策略，其灵感来源于数学中的余弦函数。该方法将学习率在一个固定范围内（由ηmin和ηmax定义）按照余弦函数的周期性规律进行更新。公式（5）中的Tcur表示当前迭代的进度，Ti是完整周期（通常是一个完整的训练周期），η_t 是在每个周期内变化的学习率。这个过程使得学习率在训练初期快速增加，然后逐渐减小，最终再缓慢升高，形成一个类似于余弦波的轨迹。这种学习率策略有助于模型探索更多的参数空间，避免陷入局部最优。 WarmRestart则是另一种学习率调度策略，它每隔一定迭代次数（Ti）就将学习率恢复到初始范围，并重置优化器的状态。这种方法可以看作是定期重启整个学习过程，这样在不同阶段模型可以从不同的起点开始搜索，从而可能找到更好的解决方案。 在Numpy的直观实现中，作者编写了一个名为compute_eta_t的函数，根据给定的参数计算每个迭代步骤的学习率。这个函数利用了Python的math库来计算余弦值，确保了学习率按照预期的周期性衰减。通过这种方式，我们可以观察到学习率随训练过程的变化情况。 实际应用中，特别是在使用深度学习框架如Tensorflow（通过Keras）或Pytorch时，可以利用这些框架提供的内置学习率规划类，简化代码并集成到模型训练流程中。这样，开发者无需从头实现复杂的优化逻辑，可以直接利用现成的功能进行模型训练，提高开发效率。 理解和掌握余弦退火和WarmRestart的学习率规划策略对于深度学习模型的训练至关重要，它们能够提升模型性能，同时提供了一种动态调整学习率的有效手段。通过结合Numpy的可视化和深度学习框架的回调机制，可以更好地理解和运用这些策略。