pytorch四种学习率衰减策略_lr_scheduler.multisteplr

1. MultiStepLR()

• 指定区间进行学习率衰减

torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1)
'''
Args:
	1）milestones为一个数组，如 [50,70]；列表中的值必须是增长的.
	2）gamma，Default: 0.1.，如果learning rate开始为0.01 ，则当epoch为50时变为0.001，epoch 为70 时变为0.0001。
	3）last_epoch，最后一个迭代epoch的索引. Default: -1。当last_epoch=-1，设定为初始lr。
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例：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 损失函数为交叉熵，多用于多分类问题
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=LR, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)  # 优化方式为mini-batch momentum-SGD，并采用L2正则化（权重衰减）
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[75, 125, 165], gamma=0.1, last_epoch=-1)
......
for epoch in range(epochs):
	...
	for idx, (inputs,labels) in enumerate(train_dataloader,0):
		...
		optimizer.step()
		...
	scheduler.step()
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2. LambdaLR（）

• 自定义学习率

torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1)
'''
Args:
	optimizer = optim.SGD(params = model.parameters(), lr=0.05)
	lambda2 = lambda epoch:0.2 ** epoch
	也可把lr_lambda声明成一个函数
	scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda2)
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3. StepLR（）

• 每次相隔固定区间学习率衰减

torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)

'''
Args:
	step_size：间隔步长
	gamma：衰减倍数
	#即每10次迭代，lr = lr * gamma
	optimizer = optim.SGD(params = model.parameters(), lr=0.05)
	scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
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scheduler.step()

4. CosineAnnealingLR(）

• 余弦衰减

torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max, eta_min=0, last_epoch=-1)
'''
Args:
	T_max:半个周期
	eta_min：学习率最小值
	optimizer = Adam(model.parameters(),lr = LR)
	scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max = 20)

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5. ReduceLROnPlateau
在发现loss不再降低或者acc不再提高之后，降低学习率。

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)
'''
Args:
	mode: 'min'模式检测metric是否不再减小，'max'模式检测metric是否不再增大；
	factor:	触发条件后lr*=factor；
	patience: 不再减小（或增大）的累计次数；
	verbose: 触发条件后print；
	threshold: 只关注超过阈值的显著变化；
	threshold_mode: 有rel和abs两种阈值计算模式，rel规则：max模式下如果超过best(1+threshold)为显著，min模式下如果低于best(1-threshold)为显著；abs规则：max模式下如果超过best+threshold为显著，min模式下如果低于best-threshold为显著；
	cooldown: 触发一次条件后，等待一定epoch再进行检测，避免lr下降过速；
	min_lr: 最小的允许lr；
	eps: 如果新旧lr之间的差异小与1e-8，则忽略此次更新
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