学习率优化技巧 📈
学习率是训练神经网络时最关键超参数之一，以下是一些实用建议：
1. 学习率衰减策略 📉
- 指数衰减：
lr = initial_lr * decay_rate^step - 余弦退火：通过周期性调整学习率提升收敛速度
- 自定义衰减：根据验证集表现动态调整学习率
2. 自适应学习率算法 🧠
- Adam：结合动量与RMSProp，适合非稳态目标函数
- RMSProp：通过平方梯度平滑波动，缓解震荡问题
- Adagrad：自动调整学习率，适合稀疏数据
3. 学习率调度器应用 ⏱️
- 使用
torch.optim.lr_scheduler（PyTorch）或tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler（TensorFlow） - 推荐参考：学习率调度器详解
4. 实践建议 ✅
- 初始值建议在
1e-3到1e-5范围 - 避免学习率过大导致训练不稳定（爆炸）或过小导致收敛缓慢（停滞）
- 可结合早停机制优化训练效率
📌 小贴士：学习率调整需结合具体任务与数据集，建议通过实验验证效果！