自定义学习率调度器

最新推荐文章于 2025-06-16 21:18:30 发布

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#学习率调度器 #学习率 #optimizer #scheduler #学习率线性变化

本文介绍了如何在PyTorch中自定义学习率调度器，以满足特定的训练需求。通过一个实例展示了如何设置学习率在前100个epoch保持不变，然后线性衰减至第1000个epoch时为0。

自定义学习率调度器

解释
例子

解释

PyTorch 中需要在训练中依据实际情况修改学习率，就需要用到学习率调度器，而 PyTorch 自带的学习率调度器只有有限的几种可以使用，这时候就可以自定义控制学习率调度器。

例子

比如我现在需要前 100 个 epoch 学习率不变，之后每个 epoch 都学习率线性减少，1000 个 epoch 时减到 0：

def lr_scheduler_linear(optimizer, ori_lr, cur_epoch, keep_lr_epoch, end_epoch):
	if cur_epoch < keep_lr_epoch:
		return
	elif cur_epoch >= end_epoch

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专栏目录

（10-3）大模型优化算法和技术：学习率调度

码农三叔

01-21

3425

学习率调度（Learning Rate Scheduling）是在训练深度学习模型时，动态地调整学习率的策略。适当的学习率调度可以帮助模型更快地收敛并获得更好的性能。

训练过程之学习率调度（Learning Rate Scheduling）- Transformer教程

Aicn112的博客

08-13

991

本文详细介绍了学习率调度的概念及其在深度学习中的重要性，重点探讨了几种常见的学习率调度方法及其在Transformer模型训练中的具体应用。通过合理的学习率调度策略，可以显著提升模型的训练效果和收敛速度。文章还结合BERT模型，说明了预热学习率和线性衰减策略在实际训练中的应用及优势。

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学习率调度

weixin_63681863的博客

01-15

371

学习率调度（Learning Rate Scheduling）是一种在模型训练过程中调整学习率的技术。它的目的是改善训练过程，帮助模型更快地收敛或提高最终性能。使用学习率调度确实会改变学习率（lr）的值。

自定义学习率

qq_17127427的博客

07-22

433

自定义学习率

学习率调度器（Learning Rate Scheduler）

diudiumama的博客

02-10

564

学习率调度器（Learning Rate Scheduler）是一种在训练过程中动态调整学习率的工具。学习率是优化器中的一个超参数，它决定了模型参数在每次更新时的调整步幅。合适的学习率可以加速模型收敛，而不合适的学习率可能导致训练过程不稳定或收敛速度慢。

具体解释一下第二个引入自定义学习率调度器

04-26

### 自定义学习率调度器的实现在深度学习框架中，自定义学习率调度器是一种重要的技术手段，能够帮助优化算法更高效地收敛到最优解。无论是PyTorch还是TensorFlow，都提供了灵活的方式来创建和应用自定义的学习率...

pytorch版本的学习率调度器

xinxin的博客

12-11

2484

学习率调度器（Learning Rate Scheduler）是深度学习中优化的一部分，用于动态调整学习率，帮助优化器更高效地找到全局最优解。PyTorch 提供了一系列学习率调度器，可以根据训练进程调整学习率。1. 为什么使用学习率调度器？提高收敛速度：在训练早期使用较大的学习率，快速收敛。避免局部最优：动态调整学习率可以帮助优化器跳出局部最优。稳定训练：在训练后期逐步减小学习率，获得更精确的模型参数。2. PyTorch 常用学习率调度器以下是一些常见的学习率调度器：每隔固定的步数减少学习率。

基于MATLAB平台开发的随机梯度下降算法实现与优化工具包_包含多种随机梯度下降变体如带动量的SGDAdaGradRMSpropAdam等优化器支持自定义学习率调度策略如指.zip

最新发布

12-05

此外，该工具包还支持自定义学习率调度策略。学习率调度是控制学习速率随时间变化的一种方法，它在训练过程中扮演了至关重要的角色。一个恰当的学习率调度策略可以进一步提升模型性能，避免过早收敛到局部最优解，...

从代码学习深度学习 - 学习率调度器 PyTorch 版

weixin_43887510的博客

04-21

1366

学习率是深度学习优化中的关键超参数，决定了模型参数更新的步长。固定学习率可能导致训练初期收敛过慢或后期在次优解附近震荡。学习率调度器（Learning Rate Scheduler）通过动态调整学习率，帮助模型在不同训练阶段高效优化，平衡快速收敛与精细调整的需求。

第16章学习速率调度器

weixin_34150830的博客

09-21

566

第16章学习速率调度器 上一章中我们在训练MiniVGGNet时，在应用SGD优化网络时新引入了一个decay参数。本章我们将讨论学习速率调度器（learning rate schedules）的概念，有时称为学习速率退火或自适应学习速率。通过epoch-to-epoch的方式调整学习速率，我们可以降低损失、提高精确率，甚至在某些特定场景下降低训练网络的总时间。 1...

深度学习高阶篇----学习率调度

weixin_47324594的博客

05-06

1234

深度学习高阶篇----学习率调度交流学术思想，加入Q群号：815783932 找到一个好的学习率非常重要，设置过高，会导致训练发散，设置过低，会导致收敛到最优解，但是花费时间刚长，更新较慢。 1、幂调度将学习率设置为迭代次数t的函数，公式如下：其中初始学习率是η0，幂c一般设置为1，步骤s为超参数。根据迭代次数t可知，每一次epoch都会下降，下降为一开始迅速下降，最后越来越慢。利用keras 实现幂调度十分简单。 ##幂调度 optimizer=keras.optimizers.SGD(le

学习率调度：深度学习炼丹术的核心秘诀

qq_43664407的博客

06-16

831

多阶段混合调度器return 0.1AlphaGo训练方案阶段1：前20轮 LR=0.1（快速探索）阶段2：20-60轮 LR=0.05（策略优化）阶段3：60+轮 LR指数衰减（精细调优）训练效率提升37%

学习率调整策略

t20134297的博客

01-14

384

https://zhuanlan.zhihu.com/p/93624972

动手学深度学习11.11. 学习率调度器-笔记&练习（PyTorch）

scdifsn的博客

04-27

1228

李沐老师《动手学深度学习（PyTorch版）》11.11. 学习率调度器-笔记&练习详解

【深度学习】学习率调度策略

weixin_62619776的博客

07-31

1614

学习率调整问题的一些思考

pytorch_lesson15.1 学习率调度基本概念与手动实现学习率调整+常用学习率调度思路

weixin_51589123的博客

05-26

687

提示：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！文章目录前言一、学习率对模型训练影响二、学习率调度基本概念与手动实现方法1.模型调度基本概念2.手动实现学习率调度前言 学习率作为模型优化的重要超参数，在此前的学习中，我们已经看到了学习率的调整对模型训练在诸多方面的显著影响。这里我们先简单回顾此前遇到的学习率调整的场景： ·缓解Dead ReLU Problem：在ReLU激活函数叠加的神经网络中，由于ReLU本身负值归零的特性，可能会.

【深度学习】(10) 自定义学习率衰减策略（指数、分段、余弦），附TensorFlow完整代码

博观而约取，厚积而薄发

04-28

7102

大家好，今天和大家分享一下如何使用 TensorFlow 自定义 指数学习率下降、阶梯学习率下降、余弦学习率下降方法，并使用 Mnist数据集验证自定义的学习率下降策略。创建的自定义学习率类方法，需要继承 tf.keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule 1. 指数学习率下降指数学习率下降公式为：其中代表初始的学习率，代表学习率衰减系数，代表epoch，即每次迭代学习率衰减一次以初始学习率，学习率衰减系数，为例指数学...

优化算法 - 学习率调度器

yingzi的技术博客

09-16

1991

为此，我们选择了一个稍微现代化的LeNet版本（激活函数使用relu而不是sigmoid，汇聚层使用最大汇聚层而不是平均汇聚层），并应用于Fashion-MNIST数据集。此外，我们混合网络以提高性能，由于大多数代码是标准的，我们只介绍基础知识，而不做进一步的详细讨论。遗憾的是，关于为什么在理论上某些策略会导致较轻的过拟合，有⼀些观点认为，较⼩的步⻓将导致参数更接近零，因此更简单。对此，⼀⽅⾯，我们可以选择⼀个⾜够⼩的学习率，从⽽防⽌⼀开始发散，然⽽这样进展太缓慢。另⼀⽅⾯，较⾼的学习率最初就会导致发散。

学习率调度器简明教程

新缸中之脑

07-03

1694

在机器学习的背景下，学习率（learning rate）是一个超参数，它决定了优化算法（如梯度下降）在尝试最小化损失函数时进行的步长。现在，让我们继续讨论学习率调度程序。学习率调度器（learning rate scheduler）是一种在训练过程中调整学习率的方法，通常会随着训练的进展而降低学习率。这有助于模型在训练开始时当参数远离其最佳值时进行大量更新，并在稍后当参数更接近其最佳值时进行较小的更新，从而允许进行更多微调。实践中广泛使用了几种学习率调度器。

如何在 PyTorch 中自定义学习率调度器？

06-09

### PyTorch 自定义学习率调度器示例及 ReduceLROnPlateau 参数问题解决方案 #### 一、PyTorch 自定义学习率调度器 在 PyTorch 中，可以通过继承 `torch.optim.lr_scheduler._LRScheduler` 类来实现自定义学习率调度器。以下是一个完整的自定义学习率调度器的示例，展示如何根据训练轮次动态调整学习率。 ```python import torch from torch.optim.lr_scheduler import _LRScheduler class CustomLR(_LRScheduler): def __init__(self, optimizer, last_epoch=-1, verbose=False): super(CustomLR, self).__init__(optimizer, last_epoch, verbose) def get_lr(self): # 定义学习率随 epoch 的变化规则 if self.last_epoch < 5: return [0.01 for _ in self.base_lrs] # 前 5 轮保持 0.01 elif self.last_epoch < 10: return [0.005 for _ in self.base_lrs] # 第 6 到第 10 轮为 0.005 else: return [0.001 for _ in self.base_lrs] # 之后保持 0.001 # 示例使用 model = torch.nn.Linear(10, 2) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) scheduler = CustomLR(optimizer) for epoch in range(15): scheduler.step() print(f"Epoch {epoch+1}, Learning Rate: {scheduler.get_last_lr()[0]}") ``` 上述代码中，自定义的学习率调度器 `CustomLR` 根据训练轮次动态调整学习率[^1]。 --- #### 二、解决 `ReduceLROnPlateau.step()` 缺少 `metrics` 参数的问题当使用 `ReduceLROnPlateau` 时，其 `step()` 方法需要一个位置参数 `metrics`，用于指定监控的指标（如验证损失或准确率）。如果调用 `step()` 方法时未提供此参数，则会引发错误 `TypeError: ReduceLROnPlateau.step() missing 1 required positional argument: 'metrics'`。以下是正确的调用方式： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 初始化模型和优化器 model = nn.Linear(10, 2) optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 初始化 ReduceLROnPlateau 调度器 scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=5) # 模拟训练过程 for epoch in range(10): # 假设 val_loss 是从验证集计算得到的损失值 val_loss = 0.1 * (epoch + 1) # 示例值 # 更新学习率调度器 scheduler.step(val_loss) # 正确传递 metrics 参数 print(f"Epoch {epoch+1}, Validation Loss: {val_loss}, Learning Rate: {optimizer.param_groups[0]['lr']}") ``` 在上述代码中，`scheduler.step(val_loss)` 正确地传递了 `metrics` 参数 `val_loss`，避免了错误的发生[^2]。 --- #### 三、注意事项 - 确保 `metrics` 参数的值与 `ReduceLROnPlateau` 初始化时指定的 `mode` 参数一致。如果 `mode='min'`，则 `metrics` 应为需要最小化的值（如损失）；如果 `mode='max'`，则 `metrics` 应为需要最大化的值（如准确率）。 - 如果在训练过程中未计算验证集的指标，则需要添加相应的逻辑来计算这些值，或者考虑使用其他类型的学习率调度器（如 `StepLR` 或 `CosineAnnealingLR`）[^3]。 --- ###