38. 深入浅出学习率调节器：理论与代码实现

在前面的章节中，我们详细介绍了从基础的梯度下降法到动量法以及各种变体，再到Adam算法的发展演变过程。在随机梯度下降法中，我们曾经提到过动态调整学习率是帮助模型快速收敛的有效办法。本节我们就来看一看学习率调节器。

学习率调节器简介

调整学习率的考虑因素

学习率本质上是模型参数的更新速率，所以如何调整会涉及到模型训练的各个方面。以下因素都会直接影响学习率的设定：
- 模型的复杂度
- 训练数据的规模
- 目标任务的复杂度
- 优化器的类型
- 损失函数的变化情况
- Batch size等因素

常见的学习率调节器

学习率是各种优化算法中最关键的参数之一，直接影响网络的训练速度和收敛情况。学习率调节器是用来调整学习率的工具，它能够在训练过程中根据预先定义的节奏来调整学习率。一般来说，学习率在训练开始时设置为相对比较大的一个值，允许更快的收敛，随着训练进行，学习率会逐渐降低，使得模型收敛到最优，从而获得更好的性能。下面我们来看几种常见的学习率调节器。

学习率衰减（Learning Rate Decay）

这是最简单的策略。每训练一定的次数就将学习率降低一定比例，比如每训练100次就将学习率降低为原来的一半。对应的学习率曲线如图所示，像个阶梯式的。

指数衰减（Exponential Decay）

每次迭代时将学习率乘上一个衰减率，使学习率逐渐降低。公式如下：
\[ \text{LR}_t = \text{LR}_0 \times \text{Decay Rate}^{\frac{\text{Global Step}}{\text{Decay Steps}}} \]
其中：
- \(\text