深度学习训练中的学习率调度：CosineAnnealingLR()
深度学习训练中的学习率调度：CosineAnnealingLR()
在深度学习训练过程中，学习率调度（Learning Rate Scheduling） 是一个非常重要的技巧，它能帮助模型在训练过程中更好地收敛，提高模型的最终性能。CosineAnnealingLR 是一种常见的学习率调度方法。下面我们将详细说明 scheduler = CosineAnnealingLR() 这行代码的含义及其作用。
什么是 CosineAnnealingLR？
CosineAnnealingLR 是 PyTorch 中的一个学习率调度器（Scheduler），它通过**余弦退火（Cosine Annealing）**方法来调整学习率。余弦退火是一种逐渐减小学习率的方法，其变化曲线呈余弦函数的形状，从而使学习率在训练过程中逐渐减小，并在训练结束时达到一个最低值。
代码解释
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1)
这行代码的具体参数解释如下：
- optimizer: 需要调度的优化器（optimizer），如
Adam、SGD等。 - T_max: 学习率周期的最大迭代次数，即一个完整余弦周期的步数。
- eta_min: 最小学习率，即训练结束时的学习率。默认值为 0。
- last_epoch: 上一次调用
scheduler.step()时的 epoch 数，默认值为 -1。
作用
- 平滑学习率变化：余弦退火调度器使学习率以余弦函数的方式平滑下降，有助于避免梯度振荡，提高训练稳定性。
- 提升模型性能：通过逐渐减小学习率，模型能够更好地在损失函数的最小值附近找到最优解，从而提升最终模型性能。
- 防止过拟合：随着学习率的减小，模型的参数更新步伐减慢，可以有效防止模型在训练后期过拟合。
如何使用 CosineAnnealingLR
在训练过程中，我们需要在每个 epoch 或 batch 结束时调用 scheduler.step() 来更新学习率：
import torch
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
# 假设我们有一个简单的神经网络和优化器
model = nn.Sequential(nn.Linear(10, 10))
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)
# 创建 CosineAnnealingLR 调度器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
# 训练循环
num_epochs = 200
for epoch in range(num_epochs):
# 训练步骤
# optimizer.step() and loss.backward() ...
# 更新学习率
scheduler.step()
# 打印当前学习率
current_lr = scheduler.get_last_lr()[0]
print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Learning Rate: {current_lr:.6f}")
重点内容
- 学习率调度：是深度学习训练中常用的技巧，可以帮助模型更好地收敛，提高最终性能。
- 余弦退火：
CosineAnnealingLR使用余弦函数的方式逐渐减小学习率，平滑学习率变化，防止梯度振荡。 - 参数解释：理解
optimizer、T_max、eta_min和last_epoch参数的意义，有助于合理设置学习率调度器。 - 训练过程：在每个 epoch 或 batch 结束时调用
scheduler.step()来更新学习率，确保模型以正确的步伐进行训练。
结论
CosineAnnealingLR 是深度学习训练中非常有用的学习率调度器。通过余弦退火的方法，它能有效地平滑学习率的变化，提升模型的最终性能，并防止过拟合。在实际训练中，合理使用学习率调度器可以显著提高模型的收敛速度和准确性。因此，掌握和应用 CosineAnnealingLR 是深度学习研究者和从业者的重要技能之一。
原文地址：https://blog.csdn.net/qlkaicx/article/details/140323242
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