深度学习入门笔记手稿（十二）学习率衰减

最新推荐文章于 2025-02-22 16:56:55 发布
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#学习率衰减

本文探讨了通过学习率衰减来提升机器学习算法效率的方法。介绍了五种学习率衰减策略，包括基于训练轮数的倒数衰减、指数衰减、平方根衰减、离散衰减及手动调整学习率。

学习率衰减

加快学习算法的一个办法就是随机慢慢减少学习率
在使用mini batch梯度下降算法时，最后会在一点附近摆动，并不会真正收敛，因为学习率为固定值，不同的mini batch中有噪音
但是慢慢减少学习率，在初期学习率还比较大，但是随着学习率变小，学习不长也变慢，最后会在最小值一小块区域摆动

1.可以将学习率设置为 1/（1+decay_rate*epoch_num）
decay_rate为衰减率 epoch_num为训练迭代的次数

2.学习率=学习率*(0.95的epoch_num次方)

3.学习率=学习率*k/sqrt（epoch_num）

4.离散衰减

5.手动衰减（太慢）

AI学习指南深度学习篇-学习率衰减的变体及扩展应用
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10-07 1973
学习率衰减是优化深度学习模型的重要策略之一。通过使用不同的学习率衰减变体，如余弦衰减、多项式衰减和指数衰减，能够在不同任务和场景下提升模型的训练效率及最终效果。未来，随着深度学习的不断发展，学习率衰减的方法也会不断演进，值得我们进一步探索和利用。希望本文能为读者提供深入了解学习率衰减的机会，帮助你在深度学习的旅途中走得更远。
pytorch----深度学习中学习率的衰减策略
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深度学习入门之AdaGrad
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等间隔学习率衰减是等间隔调整学习率的方法.带代码实现: 绘图查看: 2.指定间隔学习率衰减 代码实现: 绘图查看: 3.指数学习率衰减 代码实现: 绘图查看:
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当然，这种使用warmup和decay的learning rate schedule大多是在bert这种预训练的大模型的微调应用中遇见的。如果是做自然语言处理相关任务的，transformers已经封装了好几个带有warmup 和 decay的lr schedule。如果不是做研究的话，这些已经封装的lr schedule直接拿来用即可。当然也可以使用pytorch中的相关模块自定义。
【深度学习】常见的学习率衰减算法的介绍与选择
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模型准确率的提高除了模型本身的设计学习的过程也十分重要，好的学习过程可以让模型更快更好地趋近于最优。而学习过程中除了学习算法，学习率的控制也尤为重要，固定值的学习率很容易最终不断振荡，无法实现收敛。本文主要整理介绍一些学习率衰减算法，同时也简单介绍一些例如warm up和batch size有关的学习率控制经验。
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学习率衰减(Learning rate decay)
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随时间慢慢减少学习率来加快学习算法 在使用mini-batch梯度下降法时，mini-batch数量不大，大概64或者128个样本，在迭代过程中会有噪音（蓝色线），下降朝向最小值，但是不会精确地收敛，所以你的算法最后在附近摆动，并不会真正收敛，因为你用的是固定值，不同的mini-batch中有噪音。   但要慢慢减少学习率的话，在初期的时候，学习率还较大，你的学习还是相对较快，但随着...
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