Pytorch中动态调整学习率

最新推荐文章于 2025-09-09 18:06:48 发布
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#pytorch #学习 #人工智能 #深度学习 #神经网络 #python

在深度学习中，学习率是关键超参数，固定学习率可能有问题，动态调整学习率是关键策略。Pytorch通过torch.optim.lr_scheduler接口实现学习率调整，分为有序、自适应、自定义三类，文中重点介绍了等间隔、多间隔、指数衰减、余弦退火四种有序调整方法。

目录

一、前言

二、为什么需要动态调整学习率？

三、三种库函数调整方法

一、前言

在深度学习中，学习率是一个至关重要的超参数，直接影响模型的性能和训练速度。通常，一个合适的学习率可以加速模型的收敛，但在训练过程中，固定学习率可能会导致问题。为了解决这个难题，动态调整学习率成为了深度学习优化的一项关键策略。

二、为什么需要动态调整学习率？

深度学习模型的训练过程通常会经历多个阶段，每个阶段都有不同的特点。在模型训练初期，模型需要大的学习率来快速收敛。然而，随着训练的进行，模型逐渐接近最优解，这时继续使用大学习率可能会导致模型发生震荡或不再收敛。

主要目的：在训练的不同阶段自动调整学习率的大小，以使模型在全局最优解附近更好地收敛。

三、三种库函数调整方法

Pytorch学习率调整策略通过 torch.optim.lr_scheduler 接口实现。进入可查看到以下函数：

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def test(): batch_i=0 mean_loss=0 last_mean_loss=0 for batch_i in range(100000): if batch_i % 40 == 39: if last_mean_loss > 0 and mean_loss > last_mean_loss:...
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