优化器中的学习率（Learning Ratelr）：全面详解

学习率（Learning Rate）是深度学习中的关键超参数，控制模型参数在每次更新时移动的步长。学习率过大可能导致模型发散或震荡，过小则可能导致收敛缓慢或陷入局部最优。选择合适的学习率能够加快训练速度并提高模型的性能。常见的学习率调整策略包括学习率衰减、指数衰减、余弦退火等。此外，使用自适应优化器如Adam或RMSprop也能动态调整学习率，适应不同的训练需求。

文章目录一、学习率的定义二、那学习率有什么作用与影响？三、如何调整学习率？ 一、学习率的定义 Wikipedia给出Learning Rate的定义如下 In machine learning and statisticsthe learning rate is a tuning parameter in an optimization algorithm that determines the step size at each iteration while moving toward a min

余弦退火：按余弦函数周期性调整学习率，公式为： η_t = η_min + 0.5(η_max - η_min)(1 + cos(π mod(t-1T)/T)) 其中T为周期长度，η_max/min为学习率上下界。Step衰减：每N个epoch乘以γ（如γ=0.1） Exponential衰减：η_t = η_0 * γ^t 1/t衰减：η_t = η_0/(1 + γt)不同网络层使用不同学习率 卷积层通常比全连接层设置更小的学习率 预训练模型的特征提取层学习率常设为新加层的1/10。

在开启学习机器学习之前，我们先来了解了解机器学习中重要的参数吧，本文介绍了机器学习的基础内容之学习率（LR），本文仅仅简单介绍了学习率（LRlearningrate），而LR的调整对于网络模型的性能有重大影响，有很多的优化器专门用于调整学习率，如Adam、AdamW等，此外还有分阶段调整学习率的各种调参思路。...

前言 对于刚刚接触深度学习的的童鞋来说，对学习率只有一个很基础的认知，当学习率过大的时候会导致模型难以收敛，过小的时候会收敛速度过慢，但其实学习率是一个十分重要的参数，合理的学习率才能让模型收敛到最小点而非鞍点。本文后续内容将会给大家简单回顾下什么是学习率，并介绍如何改变学习率并设置一个合理的学习率。 什么是学习率 首先我们简单回顾下什么是学习率，在梯度下降的过程中更新权重时的超参数，即下面公式中...

1. 训练与学习率的关系2. 学习率的衰减策略（1）分段常数衰减（2）指数衰减（3）自然指数衰减（4）多项式衰减（5）余弦衰减（6）Lambda学习率3. 周期性学习率（1）循环学习率（2）带热重启的随机梯度下降4. 自适应学习率（1）Adagrad算法（2）RMSprop算法（3）AdaDelta算法

小白笔记：学习率的概念、本质及其更新策略

目录： 一、什么是学习率（learning rate） 二、学习率过小或过大的问题 三、学习率的设置 四、指数衰减法（exponential decay） 一、什么是学习率（learning rate）： 学习率是指导我们该如何通过损失函数的梯度调整网络权重的超参数，通过设置学习率控制参数更新的速度。 我们在做神经网络时，参数权重是通过不断的训练得出的，那么这个参数每一...

定义： 将输出误差反向传播给网络参数，以此来拟合样本的输出，本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解，但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来确定，这个参数就是学习率，也称步长 学习率作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到局部最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。 学习率是指导我们，在梯度下降法中，如何使用损失函数的梯度调整网络权重的超参数 new_weight = old_weight - learnin

1. 什么是学习率(Learning rate)？   学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。   这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响（这里以代价函数为凸函数为例）：   回顾一下梯度下降的代码：      当学...

本文全面深入地探讨了机器学习和深度学习中的学习率概念，以及其在模型训练和优化中的关键作用。文章从学习率的基础理论出发，详细介绍了多种高级调整策略，并通过Python和PyTorch代码示例提供了实战经验。

3、初始的学习率可以随意选择来试探，如果发现loss损失值下降得过快，则需要降低学习率。学习率一般指在计算损失函数Loss时，控制函数自变量的变化大小（通常自变量为训练周期epoch），以使得因变量（损失值）渐趋最小或局部最小。在深度学习中，我们希望每次训练的损失值越小越好，学习率正是用来降低损失值的一个影响自变量的常量。2、三五层的网络学习率基本要小于1*e^(-5)，不然会出现下降过快从而导致震荡的情况。1、在网络很复杂的情况下，学习率不能过低，否则传到后面的时候就会出现梯度消失的情况。

学习率是训练神经网络的重要超参数之一，它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长。在网络训练过程中，模型通过样本数据给出预测值，计算代价函数并通过反向传播来调整参数。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。根据上述公式我们可以看到。

本篇介绍了： 1. 通过调整学习率能够优化训练速度、提高训练稳定性、适应不同的训练阶段以及改善模型性能。 2. 调整学习率有两种方法：1.使用库函数进行调整；2.手动调整学习率 3. Pytorch学习率调整策略通过 torch.optim.lr_sheduler接口实现。并提供3种库函数调整方法：有序调整、自适应调整以及自定义调整。 4. 在库函数调整方法中，注意在每个epochs迭代训练时，使用scheduler.step()语句进行学习率更新。

调整学习率