sgd学习率选择问题

最新推荐文章于 2025-06-16 22:39:30 发布
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文章标签： 人工智能 python
在使用动量SGD(momentum=0.9)时，通过训练一个epoch并调整学习率，观察学习率与平滑损失曲线，选择使损失最小但尚未上升的学习率作为初始值。通常不选曲线最低点，而选择其左侧较小但不过小的学习率，如0.01。不推荐指数下降的学习率调整，建议采用阶梯式降低，每隔一定epoch减小为原来的0.1倍。对于fine-tune和从头训练，初始学习率可分别设为0.01和0.1。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

关于使用SGD时如何选择初始的学习率(这里SGD是指带动量的SGD,momentum=0.9)：

训练一个epoch，把学习率从一个较小的值(10-8)上升到一个较大的值(10)，画出学习率(取log)和经过平滑后的loss的曲线，根据曲线来选择合适的初始学习率。

从上图可以看出学习率和loss之间的关系，最曲线的最低点的学习率已经有了使loss上升的趋势，曲线的最低点不选。最低点左边的点都是可供选择的点，但是选择太小的学习率会导致收敛的速度过慢，所以根据上图我们可以选择0.01(10-2)为初始的学习率。

关于学习率的调整策略，在使用SGD时不建议使用指数型连续下降的调节方法，建议使用阶梯式调节学习率的方法。每隔一定数量的epoch学习率调节为之前的0.1倍(根据自己实际任务调节每个阶段迭代epoch的数量)。

如果不想使用上述方法，这里提供几个经验值供选择，fine-tune模型初始学习率可设置为0.01，从头开始训练模型学习率可设置为0.1(仅供参考)。

供参考的寻找初始学习率的pytorch代码(根据自己的任务进行修改)：

def find_lr(init_value = 1e-8, final_value=10., beta = 0.98
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关于SGD优化器的学习率衰减的问题
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由于学术需要，这段时间再训练一个分类器，但其效果不太好，loss下降不明显。便考虑是不是学习率的问题，由于使用的是SGD，其中一个参数为decay，借鉴别人的参设默认值，decay 一般设为1x10-4 .我怀疑是训练过程种学习率太大，于是想找到SGD优化器种学习率衰减的公式，但能力有限，读代码没读懂，就在网上找，也没找到。 最后再Google上找到了，帖子的连接如下： https://machinelearningmastery.com/understand-the-dynamics-of-learnin
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