LR 常用设置说明

Recording Options

  HTML-based script :把每一个页面行为录制成一个脚本

  URL-based script  :把每一个http请求录制成脚本

 

选择HTML或URL录制的参考原则:

1.基于浏览器的应用 使用 HTML

2.不是基于浏览器的应用 使用 URL

3.基于浏览器的应用中包含了 JavaScript并且该脚本向服务器产生了请求,使用URL

4.基于浏览器的应用中使用了HTTPS安全协议,使用URL

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日志说明

1.执行日志(Execution Log)

 

2.录制日志(Recording Log)

Vugen拦截的C/S  B/S 之间的详细对话内容

3.产生日志(Generation Log)

记录了脚本录制的设置、网络事件到脚本函数的转化过程。

 

VU提供了运行时查看浏览器活动的功能:

Tools→General Options→Display ,勾选 Show run-time viewer during replay 。LR自带的一个HTML解释器,并非完全版的IE,因此有些JScript t Applet可能会不能正常显示。

 

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何在SGD优化器中正确配置初始学习率(lr0)和最终学习率(lrf)。首先,我得回忆一下SGD和学习率调度的相关知识。用户提到了引用中的信息,特别是引用[1]和[2],其中提到初始学习率的重要性以及OneCycleLR策略中的lr0和lrf的关系。另外,引用[3]讨论了一些退火策略的效果,比如T_mult的设置,这些可能对理解学习率的变化有帮助。 首先,我应该明确初始学习率lr0的作用。根据引用[1],初始学习率是训练开始时的步长,对模型收敛速度和最终性能至关重要。如果lr0太大,可能导致震荡或不收敛;太小则收敛缓慢。因此,设置合适的lr0是关键。 接下来,用户提到的lrf是最终学习率,如在OneCycleLR中,最终学习率是lr0乘以lrf。比如引用[2]中的例子,lr0为0.01,lrf为0.2,最终学习率是0.002。这说明OneCycleLR策略中学习率会从初始值逐渐下降到最终值。 用户的问题是如何在SGD中配置这两个参数。需要注意的是,SGD本身只是一个优化器,学习率的调整需要配合学习率调度器(scheduler)。不同的调度策略有不同的方式来设置初始和最终学习率。比如StepLR、CosineAnnealingLR、OneCycleLR等。 比如,如果用户使用PyTorch,可能需要先定义优化器,然后定义调度器。比如: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=lr0) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lr=lr0, final_div_factor=1/lrf, total_steps=...) 不过这里可能需要更具体的例子。比如,引用[2]中的例子是YOLO的配置,其中OneCycleLR的最终学习率是lr0 * lrf。所以用户需要根据具体的调度器来设置。 另外,引用[3]提到退火策略中,学习率的变化对验证精度的影响。比如,使用CosineAnnealingLR时,学习率会先下降再回升,可能导致验证精度在最低点时较好,但回升时下降。因此,设置T_mult>1可以避免回升,保持学习率一直下降,这可能对最终收敛有帮助。所以,用户在选择调度器时,也需要考虑不同策略对学习率变化的影响。 接下来,我需要整理出设置lr0和lrf的具体步骤。首先确定lr0的范围,通常可以通过实验,比如网格搜索或学习率范围测试。然后选择合适的学习率调度策略,如线性衰减、余弦退火、OneCycleLR等,根据策略的不同设置lrf。例如,在OneCycleLR中,lrf是初始学习率的衰减因子,即最终学习率为lr0 * lrf。而在其他策略中,可能需要直接指定最终学习率或总衰减幅度。 此外,还需要考虑训练的总epoch数。引用[3]提到要根据总的epoch合理设置参数,否则可能达不到预期效果。例如,在CosineAnnealingLR中,T_0是周期长度,如果总epoch数不足以完成多个周期,可能影响效果。因此,总训练轮次和调度器的参数设置需要匹配。 最后,用户可能需要监控学习率的变化,如使用TensorBoard(引用[4])来可视化学习率和模型性能的关系,从而进行调整。例如,观察损失曲线是否平滑,是否有震荡,这可以帮助判断学习率是否合适。 总结步骤: 1. 确定lr0的范围,通过实验选择合适值。 2. 根据训练的总epoch数选择调度策略。 3. 设置调度器参数,如lrf,根据策略不同调整。 4. 监控训练过程,调整参数。 同时,可能需要注意不同框架中的具体实现方式,比如PyTorch和TensorFlow中的调度器可能有不同的参数名称和用法。</think>在SGD优化器中正确配置初始学习率($lr_0$)和最终学习率($lr_f$)需要结合学习率调度策略,以下是具体步骤和注意事项: --- ### **一、设置初始学习率 ($lr_0$)** 1. **基础原则** - $lr_0$ 直接影响模型收敛速度和效果,过大可能导致震荡或不收敛,过小则收敛缓慢[^1]。 - 常用经验值: - SGD:$lr_0$ 通常在 $0.01$ 到 $0.1$ 之间(如 $0.01$)[^2] - Adam:$lr_0$ 更小(如 $0.001$),但需根据任务调整。 2. **实验方法** - **学习率范围测试**:逐步增大 $lr_0$,观察损失曲线,选择损失下降最快但未震荡的值。 - **网格搜索**:对多个候选值(如 $0.1, 0.01, 0.001$)进行小规模训练,比较验证集效果。 --- ### **二、设置最终学习率 ($lr_f$)** $lr_f$ 通常由学习率调度策略自动计算,需与调度器配合使用: #### **1. 线性衰减策略** $$ lr = lr_0 - \frac{lr_0 - lr_f}{T} \cdot t $$ - **配置示例(PyTorch)**: ```python optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR( optimizer, lambda t: 1 - t / total_steps # 总步数T需预先定义 ) ``` #### **2. OneCycleLR 策略** $$ lr_f = lr_0 \times lrf $$ - **参数关系**:直接指定衰减因子 $lrf$(如 $0.2$),则 $lr_f = 0.01 \times 0.2 = 0.002$[^2]。 - **配置示例**: ```python scheduler = torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR( optimizer, max_lr=0.01, total_steps=total_steps, final_div_factor=1/0.2 # lrf=0.2 ) ``` #### **3. 余弦退火策略** $$ lr = lr_f + \frac{lr_0 - lr_f}{2} \left(1 + \cos\left(\frac{\pi t}{T}\right)\right) $$ - **配置示例**: ```python scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR( optimizer, T_max=total_steps, eta_min=0.001 # 直接指定 lr_f ) ``` --- ### **三、关键注意事项** 1. **总训练步数(Epoch)** - 调度策略的周期需与总步数匹配。例如,OneCycleLR 的 `total_steps` 应为总迭代次数[^3]。 2. **监控与可视化** - 使用 TensorBoard 跟踪学习率和损失曲线,判断是否需调整 $lr_0$ 或 $lr_f$[^4]。 3. **退火策略选择** - 若使用 `CosineAnnealingLR`,建议设置 `T_mult > 1` 避免学习率回升导致性能波动。 --- ### **四、代码示例(PyTorch)** ```python import torch.optim as optim from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLR # 定义模型和优化器 model = MyModel() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # 配置调度器(OneCycleLR) total_steps = 100 # 总迭代步数 scheduler = OneCycleLR( optimizer, max_lr=0.01, # 初始学习率 lr0 total_steps=total_steps, final_div_factor=5 # lrf = max_lr / final_div_factor = 0.01 / 5 = 0.002 ) # 训练循环 for epoch in range(epochs): for batch in data_loader: optimizer.step() scheduler.step() # 更新学习率 ``` ---
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