torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau

torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 是 PyTorch 中的一种学习率调度器,主要用于在模型训练过程中根据某些指标(如验证损失)动态调整学习率。它是一种基于性能指标动态调整学习率的策略,而不是预定义的固定时间调整。


主要功能

ReduceLROnPlateau 会监控某个指标(如验证损失),当该指标在若干个 epoch 中停止改善时(即进入"平台"期),将学习率按一定的比例降低,从而帮助模型更好地收敛。


常用参数

初始化 ReduceLROnPlateau 时,可以设置以下参数:

  1. optimizer:

    • 目标优化器(如 SGD, Adam),学习率调度器会更新此优化器中的学习率。
  2. mode:

    • 决定监控指标是否需要"最小化"或"最大化"。
    • 'min':监控指标越小越好(例如验证损失)。
    • 'max':监控指标越大越好(例如验证精度)。
  3. factor:

    • 学习率降低的比例,新的学习率为 lr = lr * factor
    • 默认值:0.1(学习率每次降低为原来的 10%)。
  4. patience:

    • 容忍的连续 epoch 数,在这段时间内监控指标没有改善,但不会立即降低学习率。
    • 默认值:10
  5. threshold:

    • 判断监控指标是否改善的阈值。
    • 默认值:1e-4(小于这个值的变化会被认为没有改善)。
  6. threshold_mode:

    • 'rel':相对变化(即与前一个值相比的比例变化)。
    • 'abs':绝对变化。
  7. cooldown:

    • 每次调整学习率后等待的 epoch 数,在此期间不会检测指标改善。
    • 默认值:0
  8. min_lr:

    • 学习率的下限,确保学习率不会被降低到此值以下。
    • 默认值:0
  9. eps:

    • 学习率变化的最小值,防止浮点数精度问题导致学习率更新失败。
    • 默认值:1e-8

常见用法

以下是使用 ReduceLROnPlateau 的典型步骤:

  1. 初始化优化器和调度器

    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.optim as optim# 假设有一个模型和一个损失函数
    model = nn.Linear(10, 1)
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)# 初始化调度器
    scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10)
    
  2. 在训练循环中调用
    每个 epoch 完成后,使用验证集的性能指标来调用调度器:

    for epoch in range(50):# 训练过程model.train()for data, target in train_loader:optimizer.zero_grad()output = model(data)loss = criterion(output, target)loss.backward()optimizer.step()# 验证过程model.eval()val_loss = 0with torch.no_grad():for data, target in val_loader:output = model(data)val_loss += criterion(output, target).item()# 调度器监控验证损失scheduler.step(val_loss)# 打印当前学习率print(f"Epoch {epoch+1}: Learning rate: {optimizer.param_groups[0]['lr']}")
    

工作原理

  1. 监控指标

    • 每次调用 scheduler.step(metric),都会检查传入的 metric(如验证损失或验证精度)是否在过去 patience 个 epoch 中有所改善。
  2. 判断是否降低学习率

    • 根据 modethreshold,决定当前指标是否"足够好"。
    • 如果监控指标在 patience 个 epoch 内未改善,则将学习率乘以 factor
  3. 冷却期

    • 调整学习率后,进入 cooldown 冷却期,冷却期内不会监控指标。
  4. 最小学习率限制

    • 如果新的学习率低于 min_lr,则不再继续降低。

代码示例

假设验证损失在第 15 个 epoch 开始停滞:

Epoch 10: val_loss = 0.50, lr = 0.01
Epoch 11: val_loss = 0.49, lr = 0.01
...
Epoch 15: val_loss = 0.48, lr = 0.01  (No significant improvement for 10 epochs)
Epoch 16: val_loss = 0.47, lr = 0.001 (Reduce learning rate by factor of 0.1)
...
Epoch 25: val_loss = 0.46, lr = 0.001 (No significant improvement for 10 epochs)
Epoch 26: val_loss = 0.45, lr = 0.0001 (Reduce learning rate again)

注意事项

  1. 适用场景

    • 常用于训练到一定阶段后,指标改善速度减慢时,动态调整学习率有助于提高模型性能。
    • 尤其适合学习率对训练敏感的优化器(如 SGD)。
  2. 与其他调度器对比

    • StepLRCosineAnnealingLR 是预定义的固定时间调整学习率。
    • ReduceLROnPlateau 是基于性能指标的动态调整,更加灵活。
  3. 使用正确的监控指标

    • 确保传入的指标与训练目标一致(如验证损失应与 mode='min' 一起使用)。

通过动态调整学习率,ReduceLROnPlateau 可以帮助优化训练过程,特别是在模型性能进入瓶颈阶段时,非常有效。

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