在训练的过程中降低学习率

最新推荐文章于 2025-03-13 21:17:12 发布
转载 最新推荐文章于 2025-03-13 21:17:12 发布
· 1.6k 阅读 · 5 ·
版权
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/649380
文章标签：

#人工智能 #matlab

随着学习的进行，深度学习的学习速率逐步下降  为什么比  固定的学习速率 得到的结果更加准确？
img_1629cdd9e398551ac7b3cefec2758e44.jpe

如上图所示，曲线代表损失值，小球一开始位于(1)处，假设学习速率设置为 △ v，那么根据梯度下降，损失值将在(1)  (2)之间来回移动，无法到达最小值(3)处。要想到达(3)，只能降低学习速率。

keras中实现方法：
learning_rate_reduction = ReduceLROnPlateau(monitor='val_acc', patience=3, verbose=1, factor=0.5, min_lr=0.00001)
#并且作为callbacks进入generator,开始训练
history = model.fit_generator(datagen.flow(X_train,Y_train, batch_size=batch_size),
                              epochs = epochs, validation_data = (X_val,Y_val),
                              verbose = 2, steps_per_epoch=X_train.shape[0] // batch_size
                              , callbacks=[learning_rate_reduction])

文档：
ReduceLROnPlateau
keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)

当评价指标不在提升时，减少学习率。当学习停滞时，减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况，如果在patience个epoch中看不到模型性能提升，则减少学习率

参数

  • monitor：被监测的量
  • factor：每次减少学习率的因子，学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
  • patience：当patience个epoch过去而模型性能不提升时，学习率减少的动作会被触发
  • mode：‘auto’，‘min’，‘max’之一，在min模式下，如果检测值触发学习率减少。在max模式下，当检测值不再上升则触发学习率减少。
  • epsilon：阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
  • cooldown：学习率减少后，会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
  • min_lr：学习率的下线
     













目前方向：图像拼接融合、图像识别 联系方式：jsxyhelu@foxmail.com
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
Keras深度学习实战（1）——神经网络基础与模型训练过程详解
热门推荐
盼小辉丶的博客
04-10 6万+
神经网络是一种性能强大的学习算法，其灵感来自大脑的运作方式。类似于神经元在大脑中彼此连接的方式，神经网络获取输入后，通过某些函数在网络中进行传递输入信息，连接在其后的一些神经元会被激活，从而产生输出。本文主要介绍神经网络中重要的基础知识，然后使用 Python 从零开始构建神经网络的训练流程，包括前向传播和反向传播，更直观的了解神经网络的通用训练流程。............
训练过程中使用学习率衰减
sun___M的博客
11-05 1万+
随机梯度下降算法的性能与学习率有着直接的关系，这是因为学习率决定了参数移动到最优值时的速度。如果学习率过大很可能会越过最优值，如果学习率过小，优化的效率可能过低，收敛时间极长。那么一个很好的解决方案就是学习率衰减——即学习率随着训练的进行逐渐衰减。 在训练过程开始时，使用较大的学习率，这样就能快速收敛；随着训练过程的进行，逐渐降低学习率，这样有助于找到最优解。 目前两种较为流行的学习率衰减方法...
降低训练损失之学习速率
大脸猫的博客
03-26 518
正如之前所述，梯度矢量具有方向和大小。梯度下降法算法用梯度乘以一个称为学习速率（有时也称为步长）的标量，以确定下一个点的位置。例如，如果梯度大小为 2.5，学习速率为 0.01，则梯度下降法算法会选择距离前一个点 0.025 的位置作为下一个点。 超参数是编程人员在机器学习算法中用于调整的旋钮。大多数机器学习编程人员会花费相当多的时间来调整学习速率。如果您选择的学习速率过小，就会花费太长的学习时...
【深度学习基础】第二十课：学习率衰减
qq_34222839的博客
03-13 780
【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。
不断减小学习率，提高训练精度
qq_45710342的博客
12-01 1727
通过读了DCGAN的相关论文，其中有一个章节介绍了通过学习率的不断下降，可以提高训练的精度，本篇文章简单介绍一下实验的效果，本文没有使用论文中学习率下降的公式，只是简单的进行缩小。 上图是论文中的计算公式，其中decay_rate是超参数文章中给出的值是0.95。接下来简单介绍一下整体设计。数据集使用的是CIFAR-10，识别十个类别，一共训练5轮，代码使用的kaggle上一位大佬的代码。 上图是最终的训练结果，可以看出效果其实并不是特别的好，所以我试着...
python神经网络回归自然_吴裕雄--天生自然 python数据分析：基于Keras使用CNN神经网络处理手写数据集...
weixin_39945810的博客
02-21 222
importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib.image as mpimgimportseaborn as sns%matplotlib inlinenp.random.seed(2)from sklearn.model_selection importtrain_test_spl...
学习率衰减方法
devil_son1234的博客
04-22 1938
分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上，设置不同的学习率常数。刚开始学习率大一些，之后越来越小，区间的设置需要根据样本量调整，一般样本量越大区间间隔应该越小。 tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数，实现了学习率的分段常数衰减功能。 tf.train.piecewise_constant( x, boundaries, ...
学习率是如何影响模型训练的？
学习与分享人工智能技术
12-21 1582
本文详细介绍了学习率的概念，并结合实验说明了使用合适的学习率进行深度学习建模的重要性。
PyTorch深度学习实战（9）——学习率优化
盼小辉丶的博客
08-06 6076
学习率( learning rate )是神经网络训练中一个重要的超参数，用于控制模型更新参数的步长大小，它决定了每次迭代中模型参数更新的幅度。学习率的选择对于训练的结果具有重要影响，学习率过高会导致模型震荡不收敛甚至发散，无法有效优化目标函数；而学习率过低则会导致收敛速度缓慢，需要更多的迭代才能达到较好的效果。本节首先介绍学习率如何影响模型训练，并通过修改学习率观察不同学习率对模型性能的影响。
Python中的大语言模型学习率调度策略
二进制的梦想
01-10 1691
在大语言模型的训练过程中，学习率调度策略能够显著提升模型的训练效果与稳定性。通过合理选择和使用学习率调度策略，我们可以避免固定学习率带来的问题，确保模型能够高效收敛并避免过拟合。常见的学习率调度策略如固定学习率、学习率衰减、余弦退火、一周期学习率等，提供了不同的调整方式，各有其优缺点。在实际应用中，选择合适的策略通常需要根据模型规模、训练数据以及训练阶段的不同需求来综合考虑。通过Python及其深度学习框架如PyTorch，我们能够轻松实现这些学习率调度策略，从而在训练大语言模型时获得更好的性能表现。
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
Keras搭建卷积神经网络
qq_40084524的博客
10-08 4007
之前一直用的是TensorFlow，但是一用Keras之后就立马被它圈粉，Keras对于函数的封装十分得精炼。 先上代码 导入模块 import numpy as np import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten from keras.layers...
Kaggle---DigitRecognizer（数字识别）
超哥的一亩三分地
07-11 5341
Introduction to CNN Keras - 0.997 (top 10%) 数字识别这是kaggle上入门的一道经典题目，最近准备做计算机视觉，所以也是学习了一下，代码供参考。最后取得了0。997的成绩。首次进入kaggle的Top 10%。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...
论文复现：随着训练轮数的较少，设置学习率不断减少
llf000000的博客
04-11 574
实现学习率衰减的方法有多种，如预设的衰减计划、性能衰减（当模型性能停止提高时降低学习率）、以及自适应方法（如Adam优化器内置的学习率调整机制）。：在训练初期，使用较大的学习率可以帮助模型快速收敛，避免陷入局部最优解。：在训练后期，如果学习率依然很大，模型的权重可能会在最优解附近震荡，无法稳定下来，从而影响模型的泛化能力。在模型表现出收敛迹象时降低学习率，可以根据模型的当前状态动态调整训练策略，而不是靠固定的学习率盲目训练。在训练的不同阶段调整学习率，可以结合快速下降和精细调整的优点，提高整体的训练效率。
深入理解神经网络学习率(定义、影响因素、常见调参方法、关键代码实现)
a910247的博客
04-16 2万+
深度学习中的学习率（Learning Rate）是一个至关重要的超参数，它决定了模型在训练过程中更新权重参数的速度与方向。在使用梯度下降法（Gradient Descent）或其变种（如随机梯度下降，Stochastic Gradient Descent, SGD）优化模型时，学习率扮演着核心角色。具体来说，在每次迭代过程中，模型计算损失函数关于各个参数的梯度，这个梯度指示了参数应当朝着哪个方向调整以最小化损失。学习率就是这个调整过程中的“步伐”大小，即参数更新的量。
深度学习：学习率learning rate 的设定规律
qq_32256033的博客
08-09 1783
怎么改变训练过程中图像的学习率
最新发布
03-14
<think>好的，我需要回答用户关于在机器学习或深度学习训练中动态调整图像学习率的方法。首先，用户的问题集中在动态调整学习率，特别是针对图像数据。我要确保覆盖常见的方法，并结合引用中的相关内容。 根据用户提供的引用，特别是引用[1]提到深度学习优化了数据分析，而神经网络统一了算法。这可能涉及到学习率调整作为优化过程的一部分。引用[3]提到结构化学习，虽然主要是关于输出形式，但可能间接关联训练过程中的优化策略。 接下来，我需要列出常见的学习率调整方法，并解释每种方法如何动态调整。可能的方法包括基于固定计划的调整（如Step Decay、Cosine Annealing）、基于指标的调整（如ReduceLROnPlateau）、自适应优化器（如Adam、AdaGrad）、以及更复杂的如Warmup和Cyclical Learning Rates。需要确保每个方法都明确说明如何应用于图像训练，可能结合PyTorch或TensorFlow的示例代码。 此外，用户提到“图像学习率”，可能需要解释学习率调整在图像任务中的重要性，比如在卷积神经网络训练中，学习率调整对模型收敛和效果的影响。需要强调动态调整带来的好处，如避免局部最优、加快收敛等。 还要注意引用格式，每段末尾自然地添加引用标识。例如，提到自适应优化器时，可以关联引用[1]中的神经网络统一算法，说明这些优化器如何简化流程。同时，引用[3]中的结构化学习可能不直接相关，但可以提到学习率调整属于训练策略的一部分，帮助模型更好地结构化输出。 最后，生成相关问题时要围绕学习率调整的方法、优化器选择、图像任务中的具体应用等。确保问题有针对性，帮助用户进一步探索。</think>在机器学习或深度学习训练中，动态调整学习率是优化模型收敛速度和性能的重要手段，尤其在图像任务（如分类、检测）中更为关键。以下是常见的动态调整方法及实现步骤： --- ### 一、基于固定计划的学习率调整 1. **Step Decay（阶梯衰减）** 每过固定epoch数，学习率按比例衰减。例如： $$ \text{lr} = \text{初始学习率} \times \gamma^{\lfloor \frac{\text{当前epoch}}{\text{step\_size}} \rfloor} $$ PyTorch实现： ```python scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) ``` 2. **Cosine Annealing（余弦退火）** 学习率按余弦曲线周期性衰减，适合跳出局部最优解[^1]。公式： $$ \text{lr}_t = \text{lr}_{\text{min}} + \frac{1}{2}(\text{lr}_{\text{max}} - \text{lr}_{\text{min}})(1 + \cos(\frac{t}{T}\pi)) $$ TensorFlow实现： ```python lr_scheduler = tf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay(initial_learning_rate, decay_steps) ``` --- ### 二、基于训练指标的动态调整 1. **ReduceLROnPlateau（指标监控衰减）** 当验证集指标（如loss、准确率）不再改善时自动降低学习率。PyTorch示例： ```python scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=5) ``` --- ### 三、自适应优化器内置调整 1. **Adam、AdaGrad等优化器** 自适应优化器通过梯度历史信息自动调整学习率。例如Adam的权重更新公式： $$ \theta_{t+1} = \theta_t - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon} \hat{m}_t $$ 其中$\hat{m}_t$和$\hat{v}_t$是梯度一阶矩和二阶矩的偏差校正项。 --- ### 四、复杂动态策略 1. **Warmup（学习率预热）** 训练初期逐步增加学习率，避免梯度不稳定。Transformer模型常用： ```python # 前1000步线性增加学习率至最大值 warmup_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lambda step: min(step/1000, 1)) ``` 2. **Cyclical Learning Rates（周期性学习率）** 在设定范围内周期性变化学习率，增强模型鲁棒性[^3]。 --- ### 图像任务中的特殊考量 - 在卷积神经网络（CNN）中，**分层学习率调整**可能更有效（如对底层卷积层使用较小学习率，顶层全连接层使用较大学习率）。 - 目标检测任务（如YOLO、Faster R-CNN）常结合`ReduceLROnPlateau`和`Step Decay`策略。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值