Angel机器学习框架中的学习率衰减策略详解

Angel机器学习框架中的学习率衰减策略详解

angel 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ang/angel

引言

在机器学习模型训练过程中，学习率(Learning Rate)是最重要的超参数之一。Angel作为一款高性能的分布式机器学习框架，提供了多种学习率衰减(Decay)策略，帮助开发者优化模型训练过程。本文将深入解析Angel中的学习率衰减机制及其实现原理。

学习率衰减的基本概念

学习率衰减是指在模型训练过程中，随着迭代次数的增加，逐步降低学习率的过程。这种策略主要有两个目的：

1. 训练初期使用较大学习率可以快速收敛
2. 训练后期使用较小学习率可以精细调整参数，避免在最优解附近震荡

Angel中的学习率衰减实现机制

Angel在GraphLearner类中实现了学习率衰减的核心逻辑。框架提供了两种衰减频率控制方式：

1. 按mini-batch衰减：每个小批量数据训练后衰减一次
2. 按epoch衰减：每个完整数据周期训练后衰减一次

开发者可以通过配置参数"ml.opt.decay.on.batch"来选择衰减频率，默认是按epoch衰减。

Angel支持的衰减策略详解

1. 恒定学习率(ConstantLearningRate)

这是最简单的策略，学习率在整个训练过程中保持不变。

适用场景：

• 模型简单，不需要调整学习率
• 作为基准测试使用

配置示例：

ml.opt.decay.class.name=ConstantLearningRate

2. 标准衰减(StandardDecay)

基于时间反比衰减的经典策略，计算公式为：

参数说明：

• lr₀：初始学习率
• α：衰减系数，控制衰减速度
• t：当前迭代次数

特点：

• 衰减速度适中
• 适用于大多数场景

配置示例：

ml.opt.decay.class.name=StandardDecay
ml.opt.decay.alpha=0.001

3. 修正衰减(CorrectionDecay)

专为带动量(Momentum)的优化器设计的衰减策略，计算公式为：

参数说明：

• β：动量系数，必须与优化器中的momentum参数一致

注意事项：

1. 必须配合Momentum优化器使用
2. 建议设置为按mini-batch衰减(ml.opt.decay.on.batch=true)

配置示例：

ml.opt.decay.class.name=CorrectionDecay
ml.opt.decay.alpha=0.001
ml.opt.decay.beta=0.9

4. 热重启衰减(WarmRestarts)

这是一种周期性衰减策略，在Angel中实现了改进版本：

1. 对最大学习率进行衰减
2. 逐步增大衰减间隔

标准公式：

特点：

• 周期性重启学习率，有助于跳出局部最优
• 适合深层网络训练

配置示例：

ml.opt.decay.class.name=WarmRestarts
ml.opt.decay.alpha=0.001
ml.opt.decay.intervals=100

实践建议

1. 选择策略：根据模型复杂度和优化器类型选择合适的衰减策略
2. 参数调优：初始学习率和衰减系数需要配合调整
3. 监控训练：观察损失函数变化，判断衰减策略是否合适
4. 组合使用：可以尝试将WarmRestarts与其他策略结合使用

总结

Angel提供了丰富灵活的学习率衰减策略，从简单的恒定学习率到复杂的热重启衰减，可以满足不同场景下的模型训练需求。理解这些策略的原理和适用场景，有助于开发者更好地优化模型训练过程，提高模型性能。

angel 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ang/angel