关于loss与学习率_loss 学习率

学习率与损失

1 名词解释

loss，即损失。
lr，即学习率。

2 loss

每一个batch（批次）里都有一个loss_all

train_losses 则是汇集了当前epoch中所有的loss_all

train_loss 是当前epoch对应的train_losses的平均train_losses

avg_train_losses 则是汇集了所有的train_loss

2.1 loss代码示例

train_losses.append(loss_all.item())#每个batch里面的损失
1

    train_loss = np.average(train_losses)#每个epoch里面的平均损失
    avg_train_losses.append(train_loss)#每个epoch里面的平均总损失
1
2

3 学习率调整方式

Pytorch中的学习率调整有两种方式：

1.直接修改optimizer中的lr参数；
2.利用lr_scheduler()提供的几种衰减函数

下面介绍第二种:利用lr_scheduler()提供的几种衰减函数。

1. torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08)
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在发现loss不再降低或者acc不再提高之后，降低学习率。各参数意义如下：

• mode：'min’模式检测metric是否不再减小，'max’模式检测metric是否不再增大；
• factor: 触发条件后lr=lr*factor；
• patience:不再减小（或增大）的累计次数；
  - verbose:触发条件后print；
  • threshold:只关注超过阈值的显著变化；
  • threshold_mode:有rel和abs两种阈值计算模式，rel规则：max模式下如果超过best(1+threshold)为显著，min模式下如果低于best(1-threshold)为显著；abs规则：max模式下如果超过best+threshold为显著，min模式下如果低于best-threshold为显著；
  • cooldown：触发一次条件后，等待一定epoch再进行检测，避免lr下降过速；
  • min_lr:最小的允许lr；
    - eps:如果新旧lr之间的差异小与1e-8，则忽略此次更新。

2 torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)
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每个一定的epoch，lr会自动乘以gamma

3 torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)
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三段式lr，epoch进入milestones范围内即乘以gamma，离开milestones范围之后再乘以gamma

4 torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1)
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每个epoch中lr都乘以gamma

5 torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1)
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T_max 对应1/2个cos周期所对应的epoch数值

eta_min 为最小的lr值，默认为0

6  torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1)
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lr_lambda 会接收到一个int参数：epoch，然后根据epoch计算出对应的lr。如果设置多个lambda函数的话，会分别作用于Optimizer中的不同的params_group