深度学习 warmup 策略

迈不过友情╰ 2023-07-17 12:57 4阅读 0赞

## 一、介绍 ##

warmup顾名思义就是热身，在刚刚开始训练时以很小的学习率进行训练，使得网络熟悉数据，随着训练的进行学习率慢慢变大，到了一定程度，以设置的初始学习率进行训练，接着过了一些inter后，学习率再慢慢变小；学习率变化：上升——平稳——下降；

具体步骤：

启用warm up，设置warm up setp（一般等于epoch\*inter\_per\_epoch），当step小于warm up setp时，学习率等于基础学习率×(当前step/warmup\_step)，由于后者是一个小于1的数值，因此在整个warm up的过程中，学习率是一个递增的过程！当warm up结束后，学习率以基础学习率进行训练，再学习率开始递减

## 二、使用场景 ##

1、当网络非常容易nan时候，采用warm up进行训练，可使得网络正常训练；

2、如果训练集损失很低，准确率高，但测试集损失大，准确率低，可用warm up；具体可看：[https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/77884728][https_blog.csdn.net_u011995719_article_details_77884728]

## 三、有效原因 ##

这个问题目前还没有被充分证明，目前效果有：

*  有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳
 *  有助于保持模型深层的稳定性

在训练期间有如下情况：

1、在训练的开始阶段，模型权重迅速改变

2、mini-batch size较小，样本方差较大

第一种因为刚刚开始的时候，模型对数据的“分布”理解为零，或者是说“均匀分布”（初始化一般都是以均匀分布来初始化）；

在第一轮训练的时候，每个数据对模型来说都是新的，随着训练模型会很快地进行数据分布修正，这时候学习率就很大，很有可能在刚刚开始就会导致过拟合，后期需要要通过多轮训练才能拉回来。当训练了一段时间（比如两轮、三轮）后，模型已经对每个数据过几遍了，或者说对当前的batch而言有了一些正确的先验，较大的学习率就不那么容易会使模型学偏，所以可以适当调大学习率。这个过程就也就是warmup。

那后期为什么学习率又要减小呢？这就是我们正常训练时候，学习率降低有助于更好的收敛，当模型学习到一定的 程度，模型的分布就学习的比较稳定了。如果还用较大的学习率，就会破坏这种稳定性，导致网络波动比较大，现在已经十分接近了最优了，为了靠近这个最优点，我就就要很小的学习率

第二原因：如果有mini-batch内的数据分布方差特别大，这就会导致模型学习剧烈波动，使其学得的权重很不稳定，这在训练初期最为明显，最后期较为缓解

所以由于上面这两个原因，我们不能随便成倍减少学习率；

在resnet文章中，有说到如果一开始就用大的学习率，虽然最终会收敛，但之后测试准确率还是不会提高；如果用了warmup，在收敛后还能有所提高。也就是说，用warm up和不用warm up达到的收敛点，对之后模型能够达到最优点有影响。这说明不用warm up收敛到的点比用warm up收敛到的点更差。这也说明，如果刚刚开始学偏了的权重后面都拉不回来；

那么为什么以前神经网络没用warm up技巧呢？

主要原因是：

1、y以前网络不够大、不够深

2、数据集普遍较小

## 四、部分实现代码 ##

### **1、tensorflow** ###

if warmup:
        warmup_steps = int(batches_per_epoch * 5)
        warmup_lr = (initial_learning_rate * tf.cast(global_step, tf.float32) / tf.cast(warmup_steps, tf.float32))
        return tf.cond(global_step < warmup_steps, lambda: warmup_lr, lambda: lr)

或者 ，看代码来理解，这是摘抄的；

with tf.name_scope('learn_rate'):
        self.global_step = tf.Variable(1.0, dtype=tf.float64, trainable=False, name='global_step')
        warmup_steps = tf.constant(self.warmup_periods * self.steps_per_period,
                                   dtype=tf.float64, name='warmup_steps') # warmup_periods epochs
        train_steps = tf.constant((self.first_stage_epochs + self.second_stage_epochs) * self.steps_per_period,
                                  dtype=tf.float64, name='train_steps')
        self.learn_rate = tf.cond(
            pred=self.global_step < warmup_steps,
            true_fn=lambda: self.global_step / warmup_steps * self.learn_rate_init,
            false_fn=lambda: self.learn_rate_end + 0.5 * (self.learn_rate_init - self.learn_rate_end) * (
                        1 + tf.cos((self.global_step - warmup_steps) / (train_steps - warmup_steps) * np.pi)))
        global_step_update = tf.assign_add(self.global_step, 1.0)
        """
        训练分为两个阶段，第一阶段里前面又划分出一段作为“热身阶段”：
        热身阶段：learn_rate = (global_step / warmup_steps) * learn_rate_init
        其他阶段：learn_rate_end + 0.5 * (learn_rate_init - learn_rate_end) * (
                        1 + tf.cos((global_step - warmup_steps) / (train_steps - warmup_steps) * np.pi))

### 2、pytorch ###

该项目中有pytorch实现

[https://github.com/ruinmessi/ASFF/issues/65][https_github.com_ruinmessi_ASFF_issues_65]

[https_blog.csdn.net_u011995719_article_details_77884728]: https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/77884728
[https_github.com_ruinmessi_ASFF_issues_65]: https://github.com/ruinmessi/ASFF/issues/65