学习率调度器是深度学习优化过程中一个重要的环节。本文将介绍学习率调度器的基本概念、常见类型以及在深度学习中的应用。

学习率调度器的基本概念

学习率调度器（Learning Rate Scheduler）是一种用于动态调整学习率的技术。在深度学习训练过程中，学习率的选择对模型性能有很大影响。学习率过高可能导致模型无法收敛，过低则可能导致训练过程缓慢。

常见的学习率调度器类型

  1. Step Decay：在预定步数后减小学习率。
  2. Exponential Decay：按指数规律减小学习率。
  3. Piecewise Linear：分段线性减小学习率。
  4. Cyclic LR：周期性调整学习率。

学习率调度器在深度学习中的应用

学习率调度器在深度学习中的应用非常广泛，以下是一些例子：

  • 提升模型性能：通过适当选择学习率调度器，可以提高模型的收敛速度和最终性能。
  • 节省训练时间：通过减小学习率，可以减少模型训练所需的时间。

扩展阅读

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