深度学习中的学习率调度:循环学习率、SGDR、1cycle 等方法介绍及实践策略研究

深度学习实践者都知道,在训练神经网络时,正确设置学习率是使模型达到良好性能的关键因素之一。学习率通常会在训练过程中根据某种调度策略进行动态调整。调度策略的选择对训练质量也有很大影响。

大多数实践者采用一些广泛使用的学习率调度策略,例如阶梯式衰减或余弦退火。这些调度策略中的许多是为特定的基准任务量身定制的,经过多年的研究,已被证明可以最大限度地提高测试精度。然而这些策略往往无法推广到其他实验设置,这引出了一个重要的问题:训练神经网络最一致和最有效的学习率调度策略是什么?

在本文中,我们将研究各种用于训练神经网络的学习率调度策略。这些研究发现了许多既高效又易于使用的学习率策略,例如循环学习率或三角形学习率调度。通过研究这些方法,我们将得出几个实用的结论,提供一些可以立即应用于改善神经网络训练的简单技巧。

 

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