Pytorch深度学习之余弦退火学习率设置

1. 什么是余弦退火学习率？

余弦退火学习速率调度是改进深度神经网络学习过程的常用方法。当深度神经网络在大型数据集上训练时，它尤其有用，因为在大型数据集中，学习过程可能会陷入局部极小值。在训练过程中，学习率以不同的速率逐渐降低，直到达到零。这样，模型可以更好地收敛，从而提高预测的准确性。

2. 为什么需要余弦退火学习率？

• PyTorch提供了一种有效的方法，通过torch.optim.lr_ scheduler模块中的CosineAnnealingLR类来实现余弦退火学习速率调度。余弦退火学习速率调度是一个受欢迎的选择，因为它允许网络最初学习更多，然后专注于微调学习。

• 余弦学习率的主要优点是，**它通过减少模型陷入局部极小值的机会和进行大的学习率更新，**有助于提高深度神经网络的泛化性能。因此，强烈建议深度学习从业者在培训他们的模型时使用这种方法。

3. 余弦退火学习率的Pytorch实现与可视化

3.1 模型应用的基本设置

# 余弦退火的学习率设置
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)

3.2 学习率变化过程可视化

import torch
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)

lr_values = []

epochs = 100
for epoch in range(epochs):
    lr_values.append(optimizer.param_groups[0]['lr'])
	# 设置学习率阶梯
    scheduler.step()
    
plt.plot(lr_values)
plt.show()

当然，如果不运行模型，直接打印，学习率是不变的，在模型迭代训练过程中，学习率会不断调整，step()函数实现调整