SGDR学习率调整策略

SGDR学习率调整策略

介绍

论文

SGDR，以一种周期性调整学习率的方法，周期性地增大学习率

原因

• 梯度收敛的值可能是空间中的鞍点或者是相对较大的极小值点。

• 鞍点严重影响模型的学习率，较大的极小值点导致模型性能较差。

• 空间半径较大的极小值点，模型的泛化能力较强

因此，适度增大学习率，可以使模型更快（学习率较大）地逃离鞍点，从而加速模型收敛。同时，假如收敛的极值点的空间半径较小，更大的学习率有利于让模型跳出这个盆地区域，从而收敛到另一个空间半径较大的极小值点。

方法

${\eta }_{min}$和${\eta }_{max}$为学习率的范围，$T_{cur}$为目前的训练次数，$T$为总训练次数

代码实现

"""
引用自论文Barlow Twins: Self-Supervised Learning via Redundancy Reduction
https://github.com/facebookresearch/barlowtwins
"""
def adjust_learning_rate(args, optimizer, loader, step):
    max_steps = args.epochs * len(loader)
    warmup_steps = 10 * len(loader)
    base_lr = args.batch_size / 256
    if step < warmup_steps:	# 热启动
        lr = base_lr * step / warmup_steps
    else:
        
        # 先减去warm-up的训练次数
        step -= warmup_steps
        max_steps -= warmup_steps
        # SGDR
        q = 0.5 * (1 + math.cos(math.pi * step / max_steps))
        end_lr = base_lr * 0.001
        lr = base_lr * q + end_lr * (1 - q)
        
    optimizer.param_groups[0]['lr'] = lr * args.learning_rate_weights
    optimizer.param_groups[1]['lr'] = lr * args.learning_rate_biases

参考