深度学习与PyTorch入门实战 - 34. 动量与lr衰减

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摘要

文档阐述了在PyTorch中使用动量（momentum）和学习率衰减（learning rate decay）的效果。动量优化器（SGD）通过动量参数和学习率调整来加速收敛并减少振荡。学习率衰减策略（ReduceLROnPlateau）根据验证损失调整学习率，以实现更好的收敛。学习率设置过低会导致收敛过慢，过高则可能引发模型发散。动量的引入允许更大的步长范围，并在优化过程中创造自身的振荡。文档还讨论了学习率的敏感性及其对模型训练的影响。

AI总结

本文主要探讨了深度学习中动量（momentum）和学习率衰减（learning rate decay）的作用及其实现方法，结合PyTorch框架进行了详细分析。

1. **动量优化器**
- 动量是一种优化技术，用于加速训练过程并抑制参数更新过程中的震荡。
- 动量的引入使得优化器能够使用更大的步长（step-size），并在训练过程中产生一定的振荡行为。
- 文中通过代码示例展示了PyTorch中动量优化器的配置，包括学习率（lr）、动量值（momentum）和权重衰减（weight_decay）等参数的设置：

     momentum_optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum, weight_decay=args.weight_decay)

2. **学习率衰减策略**
- 学习率衰减是通过调整学习率来优化模型训练的重要手段。
- 学习率过小会导致训练过慢，而学习率过大可能导致模型发散。
-PyTorch中通过`ReduceLROnPlateau`实现学习率衰减，该策略根据验证集的损失值（`loss_val`）动态调整学习率：

     scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min')  
     # 每个epoch后根据验证损失调整学习率  
     scheduler.step(loss_val)  

3. **动量与学习率的结合**
- 动量和学习率衰减可以结合使用，以进一步优化训练效果。
- 动量不仅可以加速收敛，还可以在一定程度上缓解学习率调整中的震荡问题。

总结：动量和学习率衰减是深度学习训练中两个重要的优化手段，前者通过加速更新并抑制震荡，后者通过动态调整学习率以适应训练过程。合理配置两者可以显著提升模型训练的效率和效果。