揭秘机器学习学习率：优化模型训练的秘籍

人工智能

2023-11-16 00:51:45

机器学习学习率：优化模型训练的秘籍

在机器学习和深度学习领域，学习率是一个关键的超参数，它对模型训练的过程和最终性能产生重大影响。那么，什么是学习率？如何选择合适的学习率来优化模型训练？本文将深入探讨这些问题，并提供代码示例，帮助您理解和应用学习率的概念。

什么是学习率？

学习率是梯度下降法中用于调整模型参数的比例因子。它决定了模型在每次迭代中沿着梯度方向移动的步长。学习率过大，模型可能会变得不稳定，甚至发散；而学习率过小，则可能导致模型收敛速度过慢。

学习率调整策略

在实际应用中，动态调整学习率可以优化模型训练过程。常用的学习率调整策略包括：

固定学习率： 一种简单的方法，保持学习率在训练过程中不变。
衰减学习率： 随着训练的进行逐渐减小学习率，帮助模型在训练后期收敛到更好的解。
自适应学习率： 根据模型的训练表现自动调整学习率，使模型在不同阶段以不同的学习率进行优化。

代码示例

为了进一步理解学习率，我们提供 Python 和 PyTorch 代码示例，演示如何使用不同的学习率调整策略：

Python 示例

import torch

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 获取数据
    x, y = ...

    # 前向传播
    y_pred = model(x)

    # 计算损失
    loss = loss_fn(y_pred, y)

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 更新参数
    optimizer.step()

    # 更新学习率（每 10 个 epoch 衰减一次）
    if epoch % 10 == 0:
        optimizer.param_groups[0]['lr'] *= 0.1

PyTorch 示例

import torch
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 定义学习率调整策略（每 10 个 epoch 衰减一次）
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 获取数据
    x, y = ...

    # 前向传播
    y_pred = model(x)

    # 计算损失
    loss = loss_fn(y_pred, y)

    # 反向传播
    loss.backward()

    # 更新参数
    optimizer.step()

    # 更新学习率
    scheduler.step()