torch的调整学习率模块(lr_scheduler)和优化器模块(optimizer)

2024/05/26

pytorch torch.optim.lr_scheduler 调整学习率的六种策略 1. 为什么需要调整学习率 在深度学习训练过程中，最重要的参数就是学习率，通常来说，在整个训练过层中，学习率不会一直保持不变，为了让模型能够在训练初期快速收敛，学习率通常比较大，在训练末期，为了让模型收敛在更小的局部最优点，学习率通常要比较小。 2. 学习率的初始值设置 其实，不同的任务学习率的初始值是需要试验几次来获得的，使用的优化器不同，mini-batch 的 batch_size 大小不同，学习率的初始值也不太相