Pytorch学习记录（十二）：学习率衰减+正则化

学习率衰减

对于基于一阶梯度进行优化的方法而言，开始的时候更新的幅度是比较大的，也就是说开始的学习率可以设置大一点，但是当训练集的 loss 下降到一定程度之后，，使用这个太大的学习率就会导致 loss 一直来回震荡，比如

这个时候就需要对学习率进行衰减已达到 loss 的充分下降，而是用学习率衰减的办法能够解决这个矛盾，学习率衰减就是随着训练的进行不断的减小学习率。

在 pytorch 中学习率衰减非常方便，使用 torch.optim.lr_scheduler

net = resnet(3, 10)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-4)

''' 这里我们定义好了模型和优化器，可以通过 optimizer.param_groups 来得到所有的参数组和其对应的属性， 参数组是什么意思呢？就是我们可以将模型的参数分成几个组，每个组定义一个学习率，这里比较复杂，一般来讲如果不做特别修改，就只有一个参数组 这个参数组是一个字典，里面有很多属性，比如学习率，权重衰减等等，我们可以访问以下 '''
# 访问学习率，权重衰减
print('learning rate: {}'.format(optimizer.param_groups[0]['lr']))
print('weight decay: {}'.format(optimizer.param_groups[0]['weight_decay']))

# 所以我们可以通过修改这个属性来改变我们训练过程中的学习率，非常简单
optimizer.param_groups[0]['lr'] = 1e-5
# 为了防止有多个参数组，我们可以使用一个循环
for param_group in optimizer.param_groups:
    param_group['lr'] = 1e-1

正则化

torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.1, weight_decay=1e-4) 就可以了，这个 weight_decay 系数就是上面公式中的 𝜆 ，非常方便

注意正则项的系数的大小非常重要，如果太大，会极大的抑制参数的更新，导致欠拟合，如果太小，那么正则项这个部分基本没有贡献，所以选择一个合适的权重衰减系数非常重要，这个需要根据具体的情况去尝试，初步尝试可以使用 1e-4 或者 1e-3

def data_tf(x):
    im_aug = tfs.Compose([
        tfs.Resize(96),
        tfs.ToTensor(),
        tfs.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])
    ])
    x = im_aug(x)
    return x

train_set = CIFAR10('./data', train=True, transform=data_tf)
train_data = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4)
test_set = CIFAR10('./data', train=False, transform=data_tf)
test_data = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=4)

net = resnet(3, 10)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, weight_decay=1e-4) # 增加正则项
criterion = nn.CrossEntropyLoss()