学习率调整策略之Warmup以及代码实现

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#深度学习 #人工智能

于 2023-02-15 17:31:38 首次发布

在深度学习中，学习率是训练模型的重要超参数。Warmup策略通过初期增加然后逐渐降低学习率来稳定训练过程并加速收敛。本文提供了一个PyTorch中实现Warmup和指数衰减的学习率调度器示例代码。

介绍

在深度学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来训练模型，其中学习率是一个非常重要的超参数。学习率决定了模型在每次参数更新时的步长大小，如果学习率设置得过大，会导致模型在训练过程中震荡不定，甚至发散；如果学习率设置得过小，则会导致模型训练速度变慢，甚至陷入局部最优解。

Warmup 是一种常用的学习率调整策略，即在训练初期先让学习率逐渐增加到一个比较合适的大小，然后再按照一定的衰减策略逐渐降低学习率（下面的代码演示的是指数衰减，还有多步长、余弦退火衰减等方式）。这种调整方式可以有效避免模型在训练初期出现不稳定的情况，并且有助于加速模型的收敛速度。通常情况下，warmup 的 epoch 数目设置在总 epoch 数的 5% 到 20% 之间比较合适。

代码实现

在 PyTorch 中，可以通过自定义一个学习率调度器类（LR Scheduler）来实现学习率 warmup 的功能。下面是一个简单的 LR Scheduler 实现（衰减方式为指数衰减），其中包括一个 warmup 参数来控制 warmup 的迭代次数：

import math
import torch.optim as optim

class WarmupLR(optim.lr_scheduler._LRScheduler):
    def __init__(self, optimizer, warmup_steps, gamma, last_epoch=-1):
        """
        optimizer: 优化器对象
        warm