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PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是
a. 有序调整:等间隔调整(Step),按需调整学习率(MultiStep),指数衰减调整(Exponential)和 余弦退火CosineAnnealing。
b. 自适应调整:自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau。
c. 自定义调整:自定义调整学习率 LambdaLR。
1 等间隔调整学习率 StepLR
等间隔调整学习率,调整倍数为 gamma 倍,调整间隔为 step_size。间隔单位是step。需要注意的是, step 通常是指 epoch,不要弄成 iteration 了。
torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)
参数:
step_size(int)- 学习率下降间隔数,若为 30,则会在 30、 60、 90…个 step 时,将学习率调整为 lr*gamma。
gamma(float)- 学习率调整倍数,默认为 0.1 倍,即下降 10 倍。
last_epoch(int)- 上一个 epoch 数,这个变量用来指示学习率是否需要调整。当last_epoch 符合设定的间隔时,就会对学习率进行调整。当为-1 时,学习率设置为初始值。
2 按需调整学习率 MultiStepLR
按设定的间隔调整学习率。这个方法适合后期调试使用,观察 loss 曲线,为每个实验定制学习率调整时机。
torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)
参数:
milestones(list)- 一个 list,每一个元素代表何时调整学习率, list 元素必须是递增的。如 milestones=[30,80,120]
gamma(float)- 学习率调整倍数,默认为 0.1 倍,即下降 10 倍。
3 指数衰减调整学习率 ExponentialLR
按指数衰减调整学习率,调整公式: l r = l r ∗ g a m m a ∗ ∗ e p o c h lr = lr * gamma**epoch lr=lr∗gamma∗∗epoch
torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1)
参数:
gamma- 学习率调整倍数的底,指数为 epoch,即 gamma**epoch
4 余弦退火调整学习率 CosineAnnealingLR
以余弦函数为周期,并在每个周期最大值时重新设置学习率。以初始学习率为最大学习率,以 2 ∗ T m a x 2*Tmax 2∗Tmax 为周期,在一个周期内先下降,后上升。
torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1)
参数:
T_max(int)- 一次学习率周期的迭代次数,即 T_max 个 epoch 之后重新设置学习率。
eta_min(float)- 最小学习率,即在一个周期中,学习率最小会下降到 eta_min,默认值为 0。
5 自适应调整学习率 ReduceLROnPlateau
当某指标不再变化(下降或升高),调整学习率,这是非常实用的学习率调整策略。
例如,当验证集的 loss 不再下降时,进行学习率调整;或者监测验证集的 accuracy,当accuracy 不再上升时,则调整学习率。
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08)
参数:
mode(str)- 模式选择,有 min 和 max 两种模式, min 表示当指标不再降低(如监测loss), max 表示当指标不再升高(如监测 accuracy)。
factor(float)- 学习率调整倍数(等同于其它方法的 gamma),即学习率更新为 lr = lr * factor
patience(int)- 忍受该指标多少个 step 不变化,当忍无可忍时,调整学习率。
verbose(bool)- 是否打印学习率信息, print(‘Epoch {:5d}: reducing learning rate of group {} to {:.4e}.’.format(epoch, i, new_lr))
threshold_mode(str)- 选择判断指标是否达最优的模式,有两种模式, rel 和 abs。
当 threshold_mode == rel,并且 mode == max 时, dynamic_threshold = best * ( 1 +threshold );
当 threshold_mode == rel,并且 mode == min 时, dynamic_threshold = best * ( 1 -threshold );
当 threshold_mode == abs,并且 mode== max 时, dynamic_threshold = best + threshold ;
当 threshold_mode == rel,并且 mode == max 时, dynamic_threshold = best – threshold;
threshold(float)- 配合 threshold_mode 使用。
cooldown(int)- “冷却时间“,当调整学习率之后,让学习率调整策略冷静一下,让模型再训练一段时间,再重启监测模式。
min_lr(float or list)- 学习率下限,可为 float,或者 list,当有多个参数组时,可用 list 进行设置。
eps(float)- 学习率衰减的最小值,当学习率变化小于 eps 时,则不调整学习率。
6 自定义调整学习率 LambdaLR
为不同参数组设定不同学习率调整策略。调整规则为,
l r = b a s e _ l r ∗ l m b d a ( s e l f . l a s t _ e p o c h ) lr = base\_lr *lmbda(self.last\_epoch) lr=base_lr∗lmbda(self.last_epoch)
fine-tune 中十分有用,我们不仅可为不同的层设定不同的学习率,还可以为其设定不同的学习率调整策略。
torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1)
参数:
lr_lambda(function or list)- 一个计算学习率调整倍数的函数,输入通常为 step,当有多个参数组时,设为 list。
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