深度學習實踐者都知道,在訓練神經網路時,正確設定學習率是使模型達到良好效能的關鍵因素之一。學習率通常會在訓練過程中根據某種排程策略進行動態調整。排程策略的選擇對訓練質量也有很大影響。
大多數實踐者採用一些廣泛使用的學習率排程策略,例如階梯式衰減或餘弦退火。這些排程策略中的許多是為特定的基準任務量身定製的,經過多年的研究,已被證明可以最大限度地提高測試精度。然而這些策略往往無法推廣到其他實驗設定,這引出了一個重要的問題:訓練神經網路最一致和最有效的學習率排程策略是什麼?
在本文中,我們將研究各種用於訓練神經網路的學習率排程策略。這些研究發現了許多既高效又易於使用的學習率策略,例如迴圈學習率或三角形學習率排程。透過研究這些方法,我們將得出幾個實用的結論,提供一些可以立即應用於改善神經網路訓練的簡單技巧。
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