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前言：

    SGD的不足：

 ①呈“之”字型，迂回前进，损失函数值在一些维度的改变得快（更新速度快），在一些维度改变得慢（速度慢）- 在高维空间更加普遍

②容易陷入局部极小值和鞍点

 ③对于凸优化而言，SGD不会收敛，只会在最优点附近跳来跳去 

       这里面主要讲解一下梯度更新的两个技巧，在训练的时候

应用比较多.

目录：

1.        momentum
2.        learn rate decay

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一  momentum

 

     正常的梯度更新公式:

     

    

     通过动量更新梯度公式:

     

    

   当前的梯度更新方向 由当前的梯度和历史梯度叠加组成的。

 

Momentum算法的优点：

当某个参数在最近一段时间内的梯度方向不一致时，其真实的参数更新幅度变小；

相反，当在最近一段时间内的梯度方向都一致时，其真实的参数更新幅度变大，起到加速作用。

一般而言，在迭代初期，梯度方向都比较一致，动量法会起到加速作用，可以更快地到达最优点。在迭代后期，梯度方向会取决不一致，在收敛值附近震荡，动量法会起到减速作用，增加稳定性。从某种角度来说，当前梯度叠加上部分的上次梯度，一定程度上可以近似看作二阶梯度。

PyTorch  里面的API 函数

torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9,weight_decay=wd)

对于ADM 这类优化器，是内部自带的，不需要手动设置。

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二    learn rate decay

       学习率衰减

   现有问题：

    1 学习率太小，长时间无法到达最优点

     2 学习率太大，参数激烈震荡,无法收敛

   默认的学习率是1e-3,1e-4

解决方案：

 learn rate decay

  每训练一些batch 后，学习率逐渐降低，如下图

 如下图,随着训练的batch 增加，学习率降低，降低了

参数震荡，能够快速的朝一个方向收敛

 

 

PyTorch方案1

   通过观测loss 是否减少，来动态调整学习率

• 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)

• 

   

   

PyTorch方案2：

如下图，每训练30次

 

参考：

课时59 动量与学习率衰减_哔哩哔哩_bilibili

https://www.cnblogs.com/shiliuxinya/p/12261966.html

pytorch 中ReduceLROnPlateau 的使用_pytorch的reducelronplateau_zx66zx的博客-CSDN博客

【pytorch 优化器】ReduceLROnPlateau详解_reducelronplateau参数_devil_son1234的博客-CSDN博客