深度学习中常见的学习率调整策略

一、简介

        在深度学习中，学习率是一个关键的超参数，它决定了模型在每次迭代中更新参数的步长。选择合适的学习率对于模型的收敛速度和最终性能至关重要。为了提高模型的训练效果，常常需要动态调整学习率。

二、常见策略

        这里，我们介绍一些常用的学习率调度器。

1. StepLR

        StepLR调度器在每隔固定的epoch数后，将学习率按一定的比例缩小。适用于需要在训练过程中定期降低学习率的场景。

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR

# 创建优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# 创建StepLR调度器，每隔30个epoch将学习率缩小为原来的0.1倍
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

# 在训练循环中使用调度器
for epoch in range(num_epochs):
    train(...)
    scheduler.step()

2. MultiStepLR

        MultiStepLR调度器在指定的epoch数时，将学习率按一定的比例缩小。适用于需要在训练过程中在特定的epoch数降低学习率的场景。

import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR

# 创建优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=