pytorch余弦退火，learning rate 衰减

最新推荐文章于 2025-03-25 23:49:02 发布
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分类专栏： project python pytorch
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本文介绍如何使用PyTorch的CosineAnnealingLR学习率调度器调整优化器的学习率。通过设置周期长度T_max和最小学习率eta_min，可以在训练过程中平滑地减少学习率。

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DeepLearning - 余弦退火热重启学习率 CosineAnnealingWarmRestartsLR
AGI
11-06 1898
CosineAnnealingWarmRestartsLR，即 余弦退火热重启学习率，周期性修改学习率的下降和上升，间隔幅度逐渐增大，避免模型的性能抖动。
pytorch----深度学习中学习率的衰减策略
qq_40379132的博客
06-09 1万+
学习率是 神经网络 优化时的重要超参数。学习率α的取值非常关键，学习率越大则权重更新的越快。在梯度下降方法中，如果过大就不会收敛，如果过小则收敛速度太慢。学习率越大，输出误差对参数的影响就越大，参数更新的就越快，但同时受到异常数据的影响也就越大，很容易发散。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，使得网络在收敛到最优点附近时避免来回震荡，更好的收敛到最优解。 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。可
余弦退火策略在实际应用中有哪些具体的参数设置建议？
百态老人的博客
01-24 1096
余弦退火策略的核心在于通过动态调整学习率来平衡模型的收敛速度和稳定性。初始学习率（Initial Learning Rate）最大学习率（Maximum Learning Rate）Warm-up阶段的持续时间Cosine Annealing阶段的学习率变化方式动量（Momentum）权重衰减系数（Weight Decay）这些参数的合理设置能够显著提升模型的训练效果和泛化能力。根据提供的信息，无法回答问题。
Pytorch 学习率衰减 之 余弦退火与余弦warmup 自定义学习率衰减scheduler
jasneik的博客
03-26 1万+
import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.optim import * from torchvision import models class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net,self).__init__() self.fc = n
余弦退火算法与学习率预热
qq_62678349的博客
03-25 422
标准余弦退火算法常常在短周期训练（epoch<50），需要稳定收敛的情况下使用。它在每个周期结束时将学习率重置回初始最大值，并开始新的余弦衰减周期，形成周期性波动。，在一个周期内让学习率从一个最大值平滑下降η_max到最小值η_min，这种调整模式是非周期性的，完成一次后学习率保持最小不变，余弦退火算法的学习率表达：（区别在于周期结束后，SGDR会讲T_设置成0）（3）Warmup（学习率预热）是独立于余弦退火的策略，其目的是在。（2）带热重启的余弦退火（SGDR)是余弦退火的。
余弦退火示例pytorch
weixin_39009499的博客
07-22 828
余弦退火学习率调度器是一种用于动态调整学习率的方法，能够在训练过程中逐渐降低学习率，从而有助于模型更好地收敛。我们可以通过PyTorch中的来实现这种调度器。1.4f0.6f。
余弦退火调整学习率
ZacharyGz的博客
04-30 2459
该方法的优势在于：在训练初期提供较高的学习率，加速模型的学习，防止其陷入局部最小；在训练后期逐渐降低学习率，使模型能够稳定收敛到其找到的全局最小的最优点，并减少过拟合的风险。余弦退火法是一种用于调整神经网络训练过程中学习率的技术。它通过余弦函数来逐渐降低学习率，使得模型在训练后期能够更好地收敛，并减小震荡。：当一个周期结束后，学习率可以继续按上述方式在新周期内进行调整，或保持在。：选择一个初始学习率。
模型训练的学习率衰减策略之Pytorch实现余弦退火策略
zjdwindows的博客
08-20 1046
在预热阶段之后，模型逐渐进入稳定的学习阶段。此时，如果继续使用固定的学习率，可能会因为学习率过高而导致模型在最优解附近振荡，或者因为学习率过低而导致收敛速度过慢。余弦退火策略通过周期性地调整学习率，使其按照余弦函数的形式先下降后上升，再下降，从而帮助模型更精细地调整参数。这种
【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火 （cyclic cosine annealing learning rate schedule）
Roaddd的博客
01-27 2万+
1. 概述 2. 原理
pytorch LearningRate 的调整方法总结
m0_37531129的博客
08-05 5327
优化器中 最重要的一个参数是学习率，合理的学习率可以使优化器快速收敛。一般在训练初期设定较大的学习率，随着训练的进行，学习率逐渐减小，学习率什么时候减小，减小多少，这就涉及到 学习率调整方法。 pytorch V1.60 提供了 10种 learning rate 调整方法，这里做一个简单的总结。 所有的学习率调整方法可以分3大类，分别是 有序调整，自适应调整，自定义调整。 第一类：有序调整，依据一定的规律有序进行调整，这一类是最常用的，分别是等间隔下降(step), 按需设定下降间隔(MultiStep
Pytorch Note34 学习率衰减
风信子的猫Redamancy的快乐星球
07-25 2658
Pytorch Note34 学习率衰减 文章目录Pytorch Note34 学习率衰减使用库函数调整学习率scheduler.step()等间隔调整学习率 StepLR按需调整学习率 MultiStepLR指数衰减调整学习率 ExponentialLR余弦退火函数调整学习率 CosineAnnealingLR根据指标调整学习率 ReduceLROnPlateau自定义调整学习率 LambdaLR手动调整学习率得到学习率 全部笔记的汇总贴：Pytorch Note 快乐星球 对于基于一阶梯度进行优化的方法
keras学习率余弦退火CosineAnnealing
01-06
keras学习率余弦退火CosineAnnealing1.引言2.余弦退火的原理3.keras实现 1.引言 当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型不会超调且尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosine annealing）可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。 在论文Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts中介绍主要介绍了带重启的随机梯度下
Pytorch实现使用余弦退火算法优化手写数据集分类
weixin_43960370的博客
04-14 1976
余弦退火算法是一种优化算法，通常用于训练神经网络等模型。它的主要思想是动态调整学习率，使得模型可以更快地收敛并获得更好的性能。余弦退火算法的原理比较简单，其核心在于使用余弦函数来动态地调整学习率。具体地，算法将学习率从初始值逐步降低到最小值，并在此后保持不变。通过这种方式，余弦退火算法可以在训练过程中缓慢降低学习率，从而避免在训练过程中出现梯度下降过快导致的震荡现象，进而提高模型的训练稳定性和泛化能力。
pytorch余弦退火学习率CosineAnnealingLR的使用
热门推荐
qq_29007291的博客
08-02 4万+
pytorch 余弦退火学习率
【pytorch】余弦退火算法解读
胡侃有料的博客
09-18 1万+
every blog every motto: You can do more than you think. 0. 前言 记录余弦退火 1. 正文 1.1 Cosine Annealing Warm Restarts 1.1.1 官方解释 先放官网截图 1.1.2 测试 1. 第一次测试 1. 代码 import torch import torch.nn as nn from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR, CosineAnnea
和学习率_pytorch的余弦退火学习率
weixin_42205405的博客
01-09 527
最近深入了解了下pytorch下面余弦退火学习率的使用.网络上大部分教程都是翻译的pytorch官方文档，并未给出一个很详细的介绍,由于官方文档也只是给了一个数学公式，对参数虽然有解释，但是解释得不够明了，这样一来导致我们在调参过程中不能合理的根据自己的数据设置合适的参数.这里作一个笔记，并且给出一些定性和定量的解释和结论.说到pytorch自带的余弦学习率调整方法，通常指下面这两个CosineA...
【深度学习实战（53）】使用余弦退火（CosineAnnealing）调整学习率
m0_51579041的博客
08-05 994
余弦退火（CosineAnnealing）
pytorch优化器与学习率设置详解
小白学视觉
02-22 3924
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者 | 小新来源 |https://a.3durl.cn/YrcZbc编辑丨极市平台本文仅作学术分享，版权属于原作者，侵权请联系删文。导读在很多学习过程中，都会采用动态调整学习率的方法。刚开始训练的时候，学习率设置大一点，以加快学习速度；之后逐渐减小学习率，来寻找最优解。那么在Pytorch中，如在训练过程中动态地调整学习...
Pytorch深度学习之余弦退火学习率设置
cnjs1994的博客
08-03 1640
余弦退火学习速率调度是改进深度神经网络学习过程的常用方法。当深度神经网络在大型数据集上训练时，它尤其有用，因为在大型数据集中，学习过程可能会陷入局部极小值。在训练过程中，学习率以不同的速率逐渐降低，直到达到零。这样，模型可以更好地收敛，从而提高预测的准确性。
yolo余弦退火学习率是什么
最新发布
04-03
<think>嗯，用户想了解YOLO中的余弦退火学习率，我得先回顾一下相关概念。首先，余弦退火学习率是一种学习率调整策略，常用于深度学习训练中。它通过模拟余弦函数的形状来调整学习率，帮助模型跳出局部最优，寻找更好的解。 YOLO作为目标检测模型，训练时通常需要大量数据和长时间的训练，所以优化学习率很关键。用户可能想知道余弦退火在YOLO中的具体应用，比如参数设置、代码实现等。需要确认YOLO版本，因为不同版本可能实现方式不同，比如YOLOv3、v4或v5可能使用不同的训练策略。 接下来，应该解释余弦退火的原理。基本思想是学习率按余弦曲线从初始值下降到最低值，每个周期重复这个过程。公式应该是这样的：$$ \eta_t = \eta_{min} + \frac{1}{2}(\eta_{max} - \eta_{min})(1 + \cos(\frac{T_{cur}}{T_{max}} \pi)) $$ 其中，$\eta_{max}$和$\eta_{min}$是学习率的上下界，$T_{cur}$是当前epoch数，$T_{max}$是总epoch数。 然后要说明为什么余弦退火有效。可能是在训练初期用较大的学习率快速收敛，后期逐渐减小以微调。周期性调整还能帮助跳出局部极小值，这在YOLO中尤其重要，因为目标检测任务复杂，容易陷入局部最优。 接下来是具体在YOLO中的应用。例如，在YOLOv5中，可能通过配置文件设置学习率调度器为cosine。代码实现可能涉及PyTorch的CosineAnnealingLR或类似的调度器。需要给出示例代码，比如定义优化器和调度器，并说明参数如T_max和eta_min的设置。 另外，用户可能需要知道如何调整参数。比如，初始学习率的选择，周期长度的影响。如果周期太短，可能无法充分收敛；太长则训练时间增加。还要注意与热身（warmup）策略结合使用，避免初始阶段学习率过高导致的不稳定。 最后，总结优缺点。优点包括自动调整、避免局部最优，可能提升模型精度。缺点可能是需要调参，周期设置不当影响效果。另外，引用相关文献，比如YOLO的论文或PyTorch文档，增加可信度。 用户可能的问题还包括如何与其他学习率策略比较，比如StepLR或OneCycle，这时候需要简要对比。同时，实际应用中的常见问题和解决方法，比如学习率震荡太大怎么办，或者如何监控学习率的效果。 总的来说，回答需要结构清晰，先解释概念，再讲原理，然后具体到YOLO的实现，最后给出使用建议和示例代码。确保引用正确，比如YOLOv5的官方文档或相关论文。</think>### YOLO中余弦退火学习率的概念及用法 #### 1. 基本概念 余弦退火学习率（Cosine Annealing Learning Rate）是一种周期性调整学习率的策略，其核心思想是**模拟余弦函数曲线**对学习率进行动态调整。在YOLO训练中，它通过以下公式实现： $$ \eta_t = \eta_{min} + \frac{1}{2}(\eta_{max} - \eta_{min})(1 + \cos(\frac{T_{cur}}{T_{max}} \pi)) $$ 其中： - $\eta_{max}$：学习率上限（初始学习率） - $\eta_{min}$：学习率下限 - $T_{cur}$：当前训练周期（epoch） - $T_{max}$：总训练周期或周期长度 #### 2. 在YOLO中的作用 - **跳出局部最优**：周期性调整学习率可帮助模型逃离局部极小值（尤其在目标检测任务中常见） - **平衡收敛速度与精度**：初期大学习率快速收敛，后期小学习率精细调参 - **兼容其他优化策略**：常与动量优化、权重衰减结合使用[^1] #### 3. YOLO实现示例（以YOLOv5为例） ```python # YOLOv5官方训练配置片段（简化版） optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.937) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=300, eta_min=0.0001) for epoch in range(300): train() validate() scheduler.step() ``` 关键参数说明： - `T_max=300`：总训练周期为300 - `eta_min=0.0001`：最小学习率下限 - 初始学习率`lr=0.01`对应$\eta_{max}$ #### 4. 最佳实践建议 1. **周期长度设置**：一般取总epoch数的$\frac{1}{4}$到$\frac{1}{2}$（例如300 epoch可设$T_{max}=50$进行多周期循环） 2. **与预热（Warmup）配合**：前3-5个epoch使用线性增长学习率避免初始震荡 3. **监控学习率曲线**：通过TensorBoard等工具确保符合预期形状 4. **参数敏感性测试**：对$\eta_{max}$和$\eta_{min}$进行网格搜索 #### 5. 优缺点对比 | 优点 | 缺点 | |------|------| | 自动调整无需手动干预 | 需合理设置周期长度 | | 提升模型收敛稳定性 | 可能延长训练时间 | | 兼容多种网络结构 | 超参数选择依赖经验 | [^1]: 参考PyTorch官方文档对余弦退火策略的解释：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR
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