模型的学习率(learning rate)太高将使网络无法收敛!

最新推荐文章于 2025-09-11 16:52:40 发布
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#深度学习 #python #pytorch #神经网络 #机器学习

本文探讨了在深度学习中，过大的学习率会导致模型无法收敛的原因，指出学习率过高会使模型参数剧烈震荡，甚至超出有效范围。通过实例展示了不同学习率下模型的收敛情况，如lr=0.1时收敛良好，而lr=0.6和0.75时，模型因学习率过大而无法正常训练。

博主在跑代码的时候，发现过大的Learning rate将导致模型无法收敛。

主要原因是过大的learning rate将导致模型的参数迅速震荡到有效范围之外.(注： 由于pytorch中已封装好的代码对模型参数的大小设置了一个界限，因此模型参数不会无限大)

这篇文章将要探讨一下不同learning rate的情况下，模型的收敛情况.

  • lr = 0.1，模型收敛得很好。
    收敛性良好
  • lr = 0.6，在第8轮中模型的参数由于过大，导致无法正常地求loss值。

在这里插入图片描述

  • lr = 0.75，过大的learning rate直接导致模型参数大幅震荡。
    在这里插入图片描述
    最后，请再温习一遍这幅图:
    在这里插入图片描述
学习率太大(太小)时会发生什么？如何设置学习率？
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