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pytorch 动态调整学习率

October 8, 2018 • Read: 16071 • pytorch阅读设置

背景

深度炼丹如同炖排骨一般,需要先大火全局加热,紧接着中火炖出营养,最后转小火收汁。
本文给出炼丹中的“火候控制器”--学习率的几种调节方法,框架基于 pytorch

1.自定义根据 epoch 改变学习率。

这种方法在开源代码中常见,此处引用 pytorch 官方实例中的代码 adjust_lr

def adjust_learning_rate(optimizer, epoch):
    """Sets the learning rate to the initial LR decayed by 10 every 30 epochs"""
    lr = args.lr * (0.1 ** (epoch // 30))
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

注释:在调用此函数时需要输入所用的 optimizer 以及对应的 epoch ,并且 args.lr 作为初始化的学习率也需要给出。

使用代码示例:

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),lr = args.lr,momentum = 0.9)
for epoch in range(10):
    adjust_learning_rate(optimizer,epoch)
    train(...)
    validate(...)

2.针对模型的不同层设置不同的学习率

当我们在使用预训练的模型时,需要对分类层进行单独修改并进行初始化,其他层的参数采用预训练的模型参数进行初始化,这个时候我们希望在进行训练过程中,除分类层以外的层只进行微调,不需要过多改变参数,因此需要设置较小的学习率。而改正后的分类层则需要以较大的步子去收敛,学习率往往要设置大一点以 resnet101 为例,分层设置学习率。

model = torchvision.models.resnet101(pretrained=True)
large_lr_layers = list(map(id,model.fc.parameters()))
small_lr_layers = filter(lambda p:id(p) not in large_lr_layers,model.parameters())
optimizer = torch.optim.SGD([
            {"params":large_lr_layers},
            {"params":small_lr_layers,"lr":1e-4}
            ],lr = 1e-2,momenum=0.9)

注:large_lr_layers 学习率为 1e-2,small_lr_layers 学习率为 1e-4,两部分参数共用一个 momenum

3.根据具体需要改变 lr

以前使用 keras 的时候比较喜欢 ReduceLROnPlateau 可以根据 损失或者 准确度的变化来改变 lr。最近发现 pytorch 也实现了这一个功能。

class 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)

以 acc 为例,当 mode 设置为 “max” 时,如果 acc 在给定 patience 内没有提升,则以 factor 的倍率降低 lr。

使用方法示例:

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.9)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, 'max',verbose=1,patience=3)
for epoch in range(10):
    train(...)
    val_acc = validate(...)
    # 降低学习率需要在给出 val_acc 之后
    scheduler.step(val_acc)

4.手动设置 lr 衰减区间

使用方法示例

def adjust_learning_rate(optimizer, lr):
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group['lr'] = lr

for epoch in range(60):        
    lr = 30e-5
    if epoch > 25:
        lr = 15e-5
    if epoch > 30:
        lr = 7.5e-5
    if epoch > 35:
        lr = 3e-5
    if epoch > 40:
        lr = 1e-5
    adjust_learning_rate(optimizer, lr)

5.余弦退火

论文: SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts

使用方法示例

epochs = 60
optimizer = optim.SGD(model.parameters(),lr = config.lr,momentum=0.9,weight_decay=1e-4) 
scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,T_max = (epochs // 9) + 1)
for epoch in range(epochs):
    scheduler.step(epoch)

目前最常用的也就这么多了,当然也有很多其他类别,详情见 how-to-adjust-learning-rate

参考文献

Last Modified: January 26, 2019
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