学习率优化是深度学习中一个重要的环节，它直接影响着模型的训练效率和最终性能。以下是一些关于学习率优化的基本概念和常见技巧。

基本概念

  • 学习率：学习率是模型在训练过程中更新参数的步长。选择合适的学习率对于模型能否成功训练至关重要。
  • 学习率衰减：随着训练的进行，逐渐减小学习率，以防止模型在训练后期过拟合。

常见技巧

  • 使用学习率衰减策略：如学习率衰减、余弦退火等。
  • 选择合适的学习率：通常从较小的值开始，通过实验调整至最优值。
  • 使用预热学习率：在训练初期使用较小的学习率，逐步增加至预设值。

实践案例

以下是一个使用PyTorch进行学习率优化的简单例子：

import torch.optim as optim
import torch.nn as nn

# 定义模型
model = nn.Linear(10, 1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# 训练数据
data = torch.randn(100, 10)
target = torch.randn(100, 1)

# 训练过程
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(data)
    loss = criterion(output, target)
    loss.backward()
    optimizer.step()

更多关于PyTorch的教程，请访问PyTorch官方文档。

图片展示

下面是一张关于学习率衰减的示意图：

学习率衰减示意图