学习率的作用,学习率衰减,函数

最新推荐文章于 2025-07-10 10:13:17 发布
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分类专栏： 深度学习相关文献和理论
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本文详细探讨了学习率在梯度下降法中的作用，以及在模型优化过程中如何通过学习率衰减来改善算法收敛。介绍了分段常数、指数、自然指数、多项式和余弦衰减等常见衰减函数，并通过比较分析了它们的效果。

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目录

1.学习率的作用

2.学习率衰减常用参数有哪些

3.常见衰减函数

3.1分段常数衰减

3.2指数衰减

3.3自然指数衰减

3.4多项式衰减

3.5余弦衰减

 

1.学习率的作用

​ 梯度下降法是一个广泛被用来最小化模型误差的参数优化算法。梯度下降法通过多次迭代，并在每一步中最小化成本函数（cost 来估计模型的参数。学习率 (learning rate)，在迭代过程中会控制模型的学习进度。

​ 在梯度下降法中，都是给定的统一的学习率，整个优化过程中都以确定的步长进行更新， 在迭代优化的前期中，学习率较大，则前进的步长就会较长，这时便能以较快的速度进行梯度下降，而在迭代优化的后期，逐步减小学习率的值，减小步长，这样将有助于算法的收敛，更容易接近最优解。故而如何对学习率的更新成为了研究者的关注点。 ​ 在模型优化中，常用到的几种学习率衰减方法有：分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减

2.学习率衰减常用参数有哪些

参数名称 参数说明
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神经网络学习率（learning rate）的衰减
lvchunyang66的博客
04-26 2万+
一、学习率衰减的概念和必要性学习率过大，在算法优化的前期会加速学习，使得模型更容易接近局部或全局最优解。但是在后期会有较大波动，甚至出现损失函数的值围绕最小值徘徊，波动很大，始终难以达到最优，如下图蓝色曲线所示。所以引入学习率衰减的概念，直白点说，就是在模型训练初期，会使用较大的学习率进行模型优化，随着迭代次数增加，学习率会逐渐进行减小，保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而更加接近最优解，如下...
图解Pytorch学习率衰减策略（一）
xian0710830114的专栏
08-12 2276
在深度学习中，学习率是一个非常重要的超参数，它控制了模型在每次权重更新时的步长。学习率衰减策略是指在训练过程中逐步减少学习率，从而使得模型更稳定地收敛到最优解。本文将介绍：LinearLR、StepLR、MultiStepLR、ExponentialLR、CosineAnnealingLR、ReduceLROnPlateau、OneCycleLR
学习率（Learing Rate）的作用以及如何调整
用于记录学习的过程，不做商业用途。
09-20 1万+
1.什么是学习率 学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。   这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响（这里以代价函数为凸函数为例）： 回顾一下梯度下降的代码：   repeat{     θj=θj−αΔJ(θ)Δθjθj=θj−αΔJ(θ)Δθj   }   当学习率设置的过小时，收敛过程如下： 当学习率设置...
深度学习--神经网络
最新发布
2201_75762674的博客
07-10 997
神经网络（Neural Networks）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，用于处理复杂的模式识别、分类和预测等任务。神经网络由多个互相连接的节点（即人工神经元）组成。线性层：神经网络中常用的层类型，主要用于将输入数据通过线性变换映射到输出空间。API：解释：in_features:输入特征的数量；out_features:输出特征的数量；bias:是否设置偏置项，为True则表示设置偏置，为False则表示不设置偏置。
学习率衰减
None_Pan的博客
05-17 3063
在训练深度神经网络时，通常会随着训练的进行降低学习率。 这可以通过使用预定义的学习率计划或自适应学习率方法来完成。 学习率表 学习率时间表旨在根据预先定义的时间表降低学习率，从而在训练过程中调整学习率。 常见的学习率时间表包括基于时间的衰减，逐步衰减和指数衰减。 什么是学习率？ 使用随机梯度下降算法训练深度学习神经网络。 随机梯度下降是一种优化算法，它使用训练数据集中的示例为模型的当前状态估算误差梯度，然后使用误差的反向传播算法（简称为反向传播）更新模型的权重。 训练期间权重的更新量称为步长或“学习率”。
2_机器学习_学习率衰减_
09-30
标题"2_机器学习_学习率衰减_"暗示我们将讨论的是如何在训练过程中逐渐降低学习率，以优化模型的性能。 学习率衰减，也称为学习率退火（Learning Rate Annealing）或学习率调度（Learning Rate Schedule），是一种...
TensorFlow实现指数衰减学习率的方法
12-20
3. **decay_steps**：学习率衰减的间隔，通常基于训练数据的完整遍历次数。例如，如果训练数据集包含 N 个样本，每个 batch 处理 M 个样本，那么 decay_steps 应设置为 N/M。 4. **decay_rate**：衰减系数，它决定了...
深度学习笔记(五)：学习率过大过小对于网络训练有何影响以及如何解决
Fighting Hua
05-21 1万+
文章目录 1.学习率的作用 2.学习率太大有何影响 3.学习率太小有何影响 4.如何进行学习率设置 5.学习率缓减机制 1.学习率的作用 学习率 (learning rate),作为监督学习以及深度学习中重要的超参，它控制网络模型的学习进度,决定这网络能否成功或者需要多久成功找到全局最小值，从而得到全局最优解，也就是最...
学习率的理解
mxh3600的博客
04-18 1万+
定义： 将输出误差反向传播给网络参数，以此来拟合样本的输出，本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解，但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来确定，这个参数就是学习率，也称步长 学习率作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到局部最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。 学习率是指导我们，在梯度下降法中，如何使用损失函数的梯度调整网络权重的超参数 new_weight = old_weight - learnin
attenuate:通用衰减函数（线性，二次等）
05-11
衰减 通用衰减函数（线性，二次等） api 这些功能是通用的，但以表示光源的方式进行了描述。 他们采取的形式 result = attenuationType ( distance , maxDistance ) maxDistance指定可以发生的最大距离衰减。 例如，如果您正在模拟光源，并且不希望光的距离超过500，则将maxDistance设置为500。 result是从0.0 > 1.0的值，其中0.0为完全衰减，而1.0为无衰减。 线性的 这种类型的衰减的下降是线性的，与到源的距离成反比： I = 1/d 其中I是强度， d是距离）。 这意味着强度（由强度/亮度设置）从源传播时将减小（以固定速率）。 在现实世界中，几乎不可能使用100％线性光源，因为它将代表现实世界中无限大小的柔光，但是在虚拟世界中，对于大多数基于实体的光源而言，0：1：0光源是可信的。 resul
理解深度学习中的学习率及多种选择策略
人工智能爱好者俱乐部
02-04 3678
学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量，当学习率最优时，模型的有效容量最大。从手动选择学习率到使用预热机制，本文介绍了很多学习率的选择策略。这篇文章记录了我对以下问题的理解：学习速率是什么？学习速率有什么意义？如何系统地获得良好的学习速率？我们为什么要在训练过程中改变学习速率?当使用预训练模型
神经网络基础-神经网络补充概念-50-学习率衰减
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08-17 1531
学习率衰减（Learning Rate Decay）是一种优化算法，在训练深度学习模型时逐渐减小学习率，以便在训练的后期更加稳定地收敛到最优解。学习率衰减可以帮助在训练初期更快地靠近最优解，而在接近最优解时减小学习率可以使模型更精细地调整参数，从而更好地收敛。指数衰减：使用指数函数来衰减学习率，例如每隔一定迭代步骤，将学习率按指数函数进行衰减。定期衰减：在训练的每个固定的迭代步骤，将学习率乘以一个衰减因子（通常小于1）。分段衰减：将训练过程分成多个阶段，每个阶段使用不同的学习率。
学习率退火/衰减
weixin_63681863的博客
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定义目的常见的退火方法
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学习率越大，模型收敛的越快速，在模型的训练后期，可以适当的将优化器中的学习率慢慢调小
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Jerome_Chen_Y的博客
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文章目录一、学习率的定义二、那学习率有什么作用与影响？三、如何调整学习率？ 一、学习率的定义 Wikipedia给出Learning Rate的定义如下 In machine learning and statistics, the learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a min
【机器学习】学习率
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09-18 6847
学习率（Learning Rate）是深度学习中的关键超参数，控制模型参数在每次更新时移动的步长。学习率过大可能导致模型发散或震荡，过小则可能导致收敛缓慢或陷入局部最优。选择合适的学习率能够加快训练速度并提高模型的性能。常见的学习率调整策略包括学习率衰减、指数衰减、余弦退火等。此外，使用自适应优化器如Adam或RMSprop也能动态调整学习率，适应不同的训练需求。
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