深度学习中初始学习率设置技巧

学习率是深度学习模型训练中一个非常重要的超参数，它决定了每次迭代参数更新的步长大小。学习率的设置对模型的训练效果和收敛速度有很大的影响。影响学习率设置的考虑的因素有很多，以下总结一下设置学习率的常用技巧：

1. 学习率的初值

学习率的初值通常应该设置得较小，以避免参数更新过程中跳过损失函数的最优点。通常情况下，初始学习率可以设置在1e-3到1e-1之间，具体取值需要根据具体情况进行调整。
注意：在训练过程中也要逐步减小学习率，这样可以帮助模型更好地收敛。

2. 影响学习率设置的因素

• 模型的复杂度 模型的复杂度越高，模型的训练过程可能会更加复杂，需要使用较小的学习率来避免过拟合。对于大型模型，学习率一般需要设置得较小，以避免参数更新过快导致模型无法收敛。

• 数据集的大小 数据集的大小也会影响学习率的设置。当数据集较小时，可以使用较大的学习率，以加快模型的收敛速度。但是当数据集较大时，学习率应该设置得较小，以避免参数更新过快，导致模型无法收敛。

• 神经网络的类型 不同类型的神经网络也需要不同的学习率设置。例如，卷积神经网络中的卷积层通常需要较小的学习率，而全连接层则需要较大的学习率。这是因为卷积层中的参数通常比全连接层的参数更多，因此需要更小的学习率来避免过拟合。

• 任务类型 任务类型也会影响学习率的设置。例如，对于分类任务，学习率一般需要设置得较小，以避免分类器过于敏感而导致模型无法收敛。而对于回归任务，学习率可以设置得较大。

• 批量大小 批量大小也会影响学习率的设置。当批量大小较小时，可以使用较小的学习率，以避免参数更新过于敏感。而当批量大小较大时，可以使用较大的学习率，以加快模型的收敛速度。

3. Pytorch中常用的自动调整学习率的工具

StepLR：可以在每个指定的epoch或step上将学习率乘以一个gamma的因子，以降低学习率

# Assuming optimizer uses lr = 0.05 for all groups
# lr = 0.05     if epoch < 30
# lr = 0.005    if 30 <= epoch < 60
# lr = 0.0005   if 60 <= epoch < 90
# ...
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()
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MultiStepLR：在指定的epochs上降低学习率，可实现不同的学习率调整步骤

# Assuming optimizer uses lr = 0.05 for all groups
# lr = 0.05     if epoch < 30
# lr = 0.005    if 30 <= epoch < 80
# lr = 0.0005   if epoch >= 80
scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[30,80], gamma=0.1)
for epoch in range(100):
    train(...)
    validate(...)
    scheduler.step()
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ExponentialLR：按指数方式调整学习率，即每个epoch或step将学习率乘以一个指数因子gamma

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=0.9)
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CosineAnnealingLR：是一种周期性降低学习率的方法，按余弦函数的形式调整学习率

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=10, eta_min=0)
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ReduceLROnPlateau：会在损失不再减小时减小学习率

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', factor=0.5, patience=2)
for epoch in range(10):
    train(...)
    val_loss = validate(...)
    # Note that step should be called after validate()
    scheduler.step(val_loss))
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