45、学习率衰减策略总结

最新推荐文章于 2025-12-20 21:49:34 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-20 21:49:34 发布 · 159 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #python #神经网络 #深度学习

『AI先锋杯·14天征文挑战第9期』 10w+人浏览 155人参与

学习率优化策略

  • 等间隔衰减
  • 指定间隔衰减
  • 指数衰减

学习率衰减Learning Rate Decay原理与代码实例讲解
AI天才研究院
08-02 518
好的,我会严格遵循约束条件,以专业技术语言写一篇深入浅出的博客文章。 学习率衰减Learning Rate Decay原理与代码实例讲解 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 在机器学习和深度学习的
深度学习中的固定学习率衰减策略总结
是木子啦~
08-28 2615
深度学习中的固定学习率衰减策略总结 深层神经网络的参数学习主要是通过梯度下降方法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。 在梯度下降中学习率的取值非常关键，如果过大可能不会收敛，过小则收敛速度太慢。 通常的策略的在一开始采用大的学习率保证收敛，在收敛到最优点附近时要小些以避免来回震荡。因此，比较简单直接的学习率 调整可以通过学习率衰减（Learning Rate Decay）的方式来实现。 学习率衰减策略可以分为两种：固定策略的学习率衰减和自适应学习率衰减，其中固定学习率衰减包括分段衰减、逆时衰减、指数衰减等，
学习率衰减策略
2303_77275067的博客
01-27 1132
等间隔学习率衰减：每隔固定的训练轮数，将学习率乘以一个衰减系数。数学公式ηtη0⋅γ⌊ts⌋ηt​η0​⋅γ⌊ts⌋作用机制训练初期：较大的学习率加快收敛。训练中后期：较小的学习率提高精度。PyTorch 实现：使用。
分段衰减衰减系数_深度学习中的固定学习率衰减策略总结
weixin_39931390的博客
12-24 730
深度学习中的固定学习率衰减策略总结深层神经网络的参数学习主要是通过梯度下降方法来寻找一组可以最小化结构风险的参数。 在梯度下降中学习率的取值非常关键，如果过大可能不会收敛，过小则收敛速度太慢。通常的策略的在一开始采用大的学习率保证收敛，在收敛到最优点附近时要小些以避免来回震荡。因此，比较简单直接的学习率 调整可以通过学习率衰减(Learning Rate Decay)的方式来实现。学习率衰减策略...
yolov2学习率更新策略总结
sunnygirl's house
12-27 1303
yolov2中的学习率一共有如下几种，CONSTANT, STEP, EXP, POLY, STEPS, SIG, RANDOM CONSTANT: 即学习率固定，这个是最简单的学习率变化策略（不变），配置文件中只需要一个参数，实际中用得比较少，原因是：为了避免跳过全局最优，当参数状态越来越逼近全局最优点时，我们应该降低学习率。 STEP: 在迭代固定的次数之后以一定的比例降低学习率，...
pytorch中优化器和学习率衰减方法总结
ddana_a的博客
03-16 3861
torch.optim torch.optim是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。 如何使用optimizer 为了使用torch.optim，你需要构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。 构建 为了构建一个Optimizer，你需要给它一个包含了需要优化的参数（必须都是Variable对象）的iterable。然后，你可以设置optimizer的参数选项，比如学习率，权重衰
学习率调整策略
Kelly_Ai_Bai的博客
12-23 2437
学习率调整策略
机器学习中的学习率及其衰减方法全面解析
2501_90186640的博客
05-02 1859
**摘要**： 本文深入解析机器学习中的学习率及其衰减方法，涵盖学习率的作用、常用衰减参数及七种主流衰减策略（分段常数、指数、自然指数、多项式、余弦、线性余弦、噪声线性余弦）。通过公式推导与图示对比，揭示不同衰减方式的适用场景与性能差异，并结合实际训练需求指导超参数调优。关键词：学习率、衰减方法、梯度下降、超参数优化、模型收敛。
pytorch必须掌握的的4种学习率衰减策略
weixin_35848967的博客
09-10 3076
梯度下降算法需要我们指定一个学习率作为权重更新步幅的控制因子，常用的学习率有0.01、0.001以及0.0001等，学习率越大则权重更新的越快。一般来说，我们希望在训练初期学习率大一些，使得网络收敛迅速，在训练后期学习率小一些，使得网络更好的收敛到最优解。 下图展示了随着迭代的进行动态调整学习率的4中策略曲线。 上述4种策略为衰减类型：指数衰减、固定步长的衰减、多步衰减、余弦衰减。下面逐一介绍其性质，及pytorch对应的使用方式，需要注意学习率衰减策略很大程度上是依赖于经验与具体问题的，不能照搬参数。
神经网络十大学习率衰减提效策略！
AI蜗牛车
06-11 1154
炼丹笔记干货作者：时晴十大学习率衰减策略！简 介目前越来越多非结构化问题的出现，神经网络也扮演着愈加重要的作用。一个好的神经网络对于最终任务的预测至关重要，但要得到一个好的神经网络则需要考...
Python中的大语言模型学习率调度策略
二进制的梦想
01-10 1923
在大语言模型的训练过程中，学习率调度策略能够显著提升模型的训练效果与稳定性。通过合理选择和使用学习率调度策略，我们可以避免固定学习率带来的问题，确保模型能够高效收敛并避免过拟合。常见的学习率调度策略如固定学习率、学习率衰减、余弦退火、一周期学习率等，提供了不同的调整方式，各有其优缺点。在实际应用中，选择合适的策略通常需要根据模型规模、训练数据以及训练阶段的不同需求来综合考虑。通过Python及其深度学习框架如PyTorch，我们能够轻松实现这些学习率调度策略，从而在训练大语言模型时获得更好的性能表现。
基于PyTorch的深度学习——迁移学习4
Wis4e的博客
12-20 55
常用的方法是固定底层的参数，调整一些顶层或具体层的参数。这样做的好处是可以减少训练参数的数量，同时也有助于克服过拟合现象的发生。此外预先训练的网络参数也会被更新，但会使用较小的学习率以防止预先训练好的参数发生较大的改变。
【使用PyTorch构建与微调ResNet模型：完整指南】
Ven%的博客
12-20 15
ResNet通过残差连接解决了深度神经网络的训练难题，已经成为计算机视觉任务的基准模型。PyTorch提供了便捷的API来使用和微调ResNet模型。在实际应用中，根据数据集大小和任务特性选择合适的微调策略至关重要。通过合理的微调，可以在少量数据上获得优秀的性能，大大节省训练时间和计算资源。记住，微调是一门艺术而不是科学，需要根据具体任务进行多次实验和调整。希望这篇指南能帮助你成功应用ResNet解决实际问题！
解决 PyTorch 中 torch.meshgrid 的警告问题
加斯顿工程师的博客
12-17 41
本文介绍了在 PyTorch 2.9.1+cu130 中使用 torch.meshgrid 时出现的警告问题，指出未来版本将强制要求显式指定 indexing 参数，并提供了具体的修复方法。
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix学习
m0_58182797的博客
12-17 298
安装torch vision安装其他依赖。
基于PyTorch的深度学习——迁移学习2
Wis4e的博客
12-20 67
接下来，下载预训练模型，冻结模型参数使得反向传播时不更新，修改最后一层输出类别（512x1000改成512x10）现在将迁移学习的特征提取应用于CIFAR-10。
【python | pytorch | warehouse】python库scipy与scikit-learn库不兼容？
最新发布
十二_的博客
12-20 449
摘要 文章分析了Python科学计算环境中常见的scipy与scikit-learn版本兼容性问题，重点讨论了二进制兼容性错误的解决方案。当出现"_qhull"相关错误时，建议优先重建环境而非修复。作者详细比较了pip和conda的依赖管理机制，指出conda在科学计算领域更可靠，因其能全面检查C/C++二进制库兼容性等底层问题。文章提供了最佳实践：先用conda安装核心科学包（如numpy、scipy），仅在conda无包时使用pip补充。此外，还解释了conda中remove与uni
【torch.compile】PyTorch Dynamo 和 Inductor 编译流程
jack.li的博客
12-19 252
本文详细解析了PyTorch 2.7.0中Dynamo和Inductor的编译流程。从用户调用torch.compile()开始，系统会创建OptimizedModule包装原始模型，并通过OptimizeContext设置帧评估回调。当首次执行模型时，Python解释器会触发_custom_eval_frame回调，进而调用_compile函数开始编译过程。整个流程实现了对模型前向传播的即时编译优化，最终生成高效的可执行代码。该机制通过拦截Python字节码执行，在不修改用户代码的情况下实现性能优化。
AdaGrad 深度解析：从数学原理到 PyTorch 实现，为什么它在稠密问题中“学不动”？
qq_62634342的博客
12-16 967
AdaGrad是一种自适应学习率优化算法，通过为每个参数独立调整学习率来提升稀疏数据（如NLP、推荐系统）的训练效果。其核心机制是：基于历史梯度平方和的累加（G_t）自动缩放学习率，高频更新参数获得较小学习率，稀疏参数保持较大学习率。PyTorch实现采用公式 w_t+1 = w_t - lr/(sqrt(G_t)+eps)*g_t（注意eps在根号外），与理论公式存在差异。实验显示，在连续优化问题中，AdaGrad会因学习率过早衰减而表现不佳，这反映了其设计假设（梯度幅
adam的学习率衰减策略
03-18
<think>好的，用户现在问的是Adam优化器的学习率衰减策略。我得先回忆一下Adam的基本原理，然后看看它的学习率调整机制是怎样的。用户之前已经问过跳跃连接为什么用1x1卷积，现在转向优化器的学习率，可能是在实际训练模型时遇到了问题，或者想更深入调参。 首先，Adam本身结合了动量（Momentum）和RMSProp，自适应地调整每个参数的学习率。通常大家认为Adam不需要手动调整学习率，因为它有自适应的特性。但实际应用中，学习率衰减还是被广泛使用，用户可能想知道为什么以及有哪些策略。 我需要解释Adam默认的学习率处理方式，然后说明为什么即使有自适应，衰减还是有帮助。比如，训练后期可能需要更小的学习率来微调参数，避免在最优值附近震荡。另外，用户可能想知道具体的衰减方法，比如线性衰减、余弦衰减、指数衰减等，以及如何在代码中实现这些策略。 还要注意，虽然Adam有自适应学习率，但初始学习率（即lr参数）仍然很重要，衰减策略通常是在这个初始学习率的基础上进行调整。需要举例说明不同衰减策略的公式，比如Step Decay、Cosine Decay，以及它们在PyTorch或TensorFlow中的实现方式。 另外，用户可能关心实践中的建议，比如何时使用衰减，选择哪种策略，以及常见的参数设置。比如，在训练初期可能保持学习率不变，后期逐渐衰减，或者根据验证集表现调整衰减计划。 可能还需要提到一些研究或论文中的结论，比如有的工作指出Adam结合热身（warmup）和衰减效果更好，或者在某些情况下衰减策略对Adam的提升效果有限，需要根据具体任务实验。 最后，确保回答结构清晰，分点列出各个策略，结合公式和示例，帮助用户逐步理解。同时，保持语言口语化，避免过于学术化的表述，让用户容易接受。</think>以下是关于 Adam 优化器中学习率衰减策略的详细介绍，分步骤解析其原理与常见方法： --- ### **1. Adam 的默认学习率行为** Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种自适应优化算法，**默认情况下不会自动衰减学习率**。其核心特性包括： - **自适应参数更新**：对每个参数单独调整更新幅度（通过一阶矩估计 $m_t$ 和二阶矩估计 $v_t$）。 - **初始学习率 $\\alpha$**：用户设定的全局学习率，作为更新步长的基准值。 - **公式**： $$ \theta_{t+1} = \theta_t - \alpha \cdot \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} $$ 其中 $\hat{m}_t = \frac{m_t}{1-\beta_1^t}$，$\hat{v}_t = \frac{v_t}{1-\beta_2^t}$（偏差校正）。 --- ### **2. 为何需要学习率衰减？** 尽管 Adam 具有自适应特性，但在以下场景中仍需手动添加学习率衰减： 1. **训练后期微调**：靠近损失函数最小值时，需减小步长以避免震荡。 2. **防止过拟合**：适当降低学习率可使模型更稳定地收敛。 3. **平衡自适应与全局控制**：Adam 的逐参数自适应可能无法完全替代全局学习率调度。 --- ### **3. 常见学习率衰减策略** 以下方法可与 Adam 结合使用（需手动实现或在框架中调用 API）： #### **(1) 线性衰减（Linear Decay）** - **原理**：按训练进度线性降低学习率。 - **公式**： $$ \\alpha_t = \\alpha_0 \cdot (1 - \frac{t}{T_{\\text{max}}}) $$ - $\\alpha_0$：初始学习率 - $t$：当前训练步数 - $T_{\\text{max}}$：总训练步数 - **代码示例（PyTorch）**： ```python optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR( optimizer, lr_lambda=lambda step: 1 - step / total_steps ) ``` #### **(2) 指数衰减（Exponential Decay）** - **原理**：按指数函数快速降低学习率。 - **公式**： $$ \\alpha_t = \\alpha_0 \cdot \\gamma^{t} $$ - $\\gamma$：衰减率（如 0.95） - **代码示例（TensorFlow）**： ```python lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay( initial_learning_rate=0.001, decay_steps=1000, decay_rate=0.96 ) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule) ``` #### **(3) 分段衰减（Step Decay）** - **原理**：每隔固定步数将学习率乘以衰减系数。 - **公式**： $$ \\alpha_t = \\alpha_0 \cdot \\gamma^{\\lfloor t / s \\rfloor} $$ - $s$：衰减周期（如每 1000 步） - $\\lfloor \\cdot \\rfloor$：向下取整 - **代码示例（PyTorch）**： ```python scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR( optimizer, step_size=1000, gamma=0.5 ) ``` #### **(4) 余弦衰减（Cosine Decay）** - **原理**：按余弦函数平滑降低学习率至最小值。 - **公式**： $$ \\alpha_t = \\alpha_{\\text{min}} + \\frac{1}{2}(\\alpha_0 - \\alpha_{\\text{min}})(1 + \\cos(\\frac{t}{T_{\\text{max}}} \\pi)) $$ - $\\alpha_{\\text{min}}$：最小学习率（如 $0.1\\alpha_0$） - **代码示例（TensorFlow）**： ```python lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay( initial_learning_rate=0.001, decay_steps=total_steps, alpha=0.1 ) optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule) ``` --- ### **4. 实践建议** 1. **初始学习率选择**：Adam 默认 $\\alpha=0.001$，可先用此值实验，再根据任务调整。 2. **衰减时机**： - 简单任务：后期开始衰减（如训练 80% 步数后） - 复杂任务：全程衰减（如余弦衰减） 3. **监控验证损失**：若验证损失波动较大，可能需增强衰减（如增大 $\\gamma$ 或缩短周期）。 4. **结合 Warmup**：在训练初期逐步提高学习率（如前 5% 步数），避免早期不稳定。 --- ### **5. 经典论文中的 Adam 衰减策略** - **Transformer 模型**：使用 Warmup + 逆平方根衰减： $$ \\alpha_t = \\alpha_0 \cdot \min(\\frac{1}{\sqrt{t}}, \\frac{t}{T_{\\text{warmup}}}) $$ - **图像分类任务**：ResNet 训练常配合 Step Decay（每 30 epoch 衰减 0.1 倍）。 --- ### **总结** Adam 的学习率衰减策略通过**全局控制**与**自适应调整**相结合，可提升模型收敛速度和最终性能。选择策略时需考虑任务复杂度、数据规模与训练资源，并通过实验验证效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值