34_pytorch,动量与lr衰减（momentum,learning rate）--学习笔记

古城微笑少年丶 2022-10-29 11:29 162阅读 0赞

1.31.动量与学习率衰减  
1.31.1.动量  
1.31.2.学习率衰减

## 1.31.动量与学习率衰减 ##

### 1.31.1.动量 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
![在这里插入图片描述][20210213230709560.png]  
**（1）没有引入动量**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**（2）引入动量后**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
从图中可以看到，引入动量后loss函数更新的幅度减小，同时找到了全局最优解

**（3）两种情况对比**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

**（4）引入动量代码**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### 1.31.2.学习率衰减 ###

**（1）三种情况下学习率对训练的影响**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

学习率过小，会使得收敛太慢，但是却可以收敛到极小值点  
学习率过大，会使得目标函数甚至越来越大，或者始终在极小值点旁边徘徊，无法收敛到极小值点。但是前面收敛很快。  
结合这两点我们引入了动态学习率：  
**（2）动态学习率**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
在前期可以设置稍微大一点的学习率如0.1, 再经过一定时间后学习率不断下降, 这样既保持了下降速度，同时又保证可以收敛到极小值点。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
从图中可以看出，红色曲线在突变点出学习率下降成原来的一半后，loss显著降低。

**(3)代码实现**  
实现方法一：

CLASS torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08, verbose=False)

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RvdG8xMjk3NDg4NTA0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

scheduler = StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)
    for epoch in range(100):
        scheduler.step()
        train(...)
        validate(...)

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