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  • Keras自动调整学习率

    2020-05-20 22:40:13
    自动调整学习率 ''' from keras.callbacks import Callback import keras.backend as K class LinearDecayLR(Callback): ''' 每个batch之后衰减一次学习率(lr) # Arguments min_lr: The lower bound (final ...
    '''
    自动调整学习率
    '''
    from keras.callbacks import Callback
    import keras.backend as K
    class LinearDecayLR(Callback):
        '''
        每个batch之后衰减一次学习率(lr)
        # Arguments
            min_lr: The lower bound (final value) of the learning rate.
            max_lr: The upper bound (initial value) of the learning rate.
            steps_per_epoch: 一个epoch所包含的batch数
            epochs: Number of epochs to run training.
        # Usage
            lr_decay = LinearDecayLR(min_lr=1e-5, max_lr=0.01,
                                     steps_per_epoch=step_size_train,
                                     epochs=20, verbose=1)
            model.fit(X_train, Y_train, callbacks=[lr_decay])
        '''
        def __init__(self, min_lr=1e-5, max_lr=1e-2, steps_per_epoch=None, epochs=None, verbose=0):
            super().__init__()
    
            self.min_lr = min_lr
            self.max_lr = max_lr
            self.total_iterations = steps_per_epoch * epochs  # 每个epoch包含的batch数 * 总epoch数 = 总batch数
            self.iteration = 0
            self.verbose = verbose
    
        def linear_decay(self):  # 一个epoch之后, 计算一次学习率
            '''Calculate the learning rate.'''
            r = self.iteration / self.total_iterations
            return self.max_lr - (self.max_lr - self.min_lr) * r
    
        def on_train_begin(self, logs=None):  # 整个训练的开始,给学习率赋最大值
            '''Initialize the learning rate to the initial value at the start of training.'''
            logs = logs or {}
            K.set_value(self.model.optimizer.lr, self.max_lr)
    
        def on_batch_end(self, epoch, logs=None):  # 每个batch结束, 计算一下学习率,
            '''Update the learning rate after each batch update'''
            logs = logs or {}
            self.iteration += 1
            K.set_value(self.model.optimizer.lr, self.linear_decay())
    
        def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None):
            if self.verbose > 0:
                print('\nEpoch %05d: LearningRateScheduler setting learning '
                      'rate to %s.' % (epoch + 1, K.get_value(self.model.optimizer.lr)))
    
        def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
            logs = logs or {}
            logs['lr'] = K.get_value(self.model.optimizer.lr)
    
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  • keras自动调整学习率

    2020-02-10 17:32:11
    ReduceLROnPlateau keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', epsilon=0.0001, cooldown=0, min_...当学习停滞时,减少2倍或10倍的学习率常常能获...

    ReduceLROnPlateau

    keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', epsilon=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)
    

    当评价指标不在提升时,减少学习率

    当学习停滞时,减少2倍或10倍的学习率常常能获得较好的效果。该回调函数检测指标的情况,如果在patience个epoch中看不到模型性能提升,则减少学习率

    **参数
    monitor:被监测的量
    factor:每次减少学习率的因子,学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
    patience:当patience个epoch过去而模型性能不提升时,学习率减少的动作会被触发
    mode:‘auto’,‘min’,‘max’之一,在min模式下,如果检测值触发学习率减少。在max模式下,当检测值不再上升则触发学习率减少。
    epsilon:阈值,用来确定是否进入检测值的“平原区”
    cooldown:学习率减少后,会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
    min_lr:学习率的下限

    from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
    reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', patience=10, mode='auto')
    epochs = 500
    history = model.fit_generator(train_generator,
                                  steps_per_epoch = train_num // batch_size,
                                  epochs = epochs,
                                  validation_data = valid_generator,
                                  validation_steps = valid_num // batch_size
                                  ,callbacks=[reduce_lr]
                            )
    
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  • optimizer--adam_小笨熊~~走向程序猿的~~历程~~专栏-CSDN博客​blog.csdn.net在训练的过程中我们有时会让学习率随着训练过程自动修改,以便加快训练,提高模型性能。关于adam优化器的具体实现过程可以参考这篇博客,...

    be653cf8e1e18301de022ef58cc0260b.png

    Adam优化器是目前应用最多的优化器。

    optimizer--adam_小笨熊~~走向程序猿的~~历程~~专栏-CSDN博客blog.csdn.net
    53fa1d2cad2b71fadf8e9b6daf3bbca1.png

    在训练的过程中我们有时会让学习率随着训练过程自动修改,以便加快训练,提高模型性能。关于adam优化器的具体实现过程可以参考这篇博客,或者更简洁一点的这篇博客,这里只对adam优化器中的参数进行介绍。
    Adam in Keras

    在Keras的Adam优化器中各参数如下:

    keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)

    lr: 学习率beta_1: 0到1之间,一般接近于1beta_2: 0到1之间,一般接近于1,和beta_1一样,使用默认的就好epsilon: 模糊因子,如果为空,默认为k.epsilon()decay: 每次参数更新后学习率的衰减值(每次更新时学习率下降)amsgrad: 布尔型,是否使用AMSGrad变体

    下面我们来看看decay是如何发挥作用的:

    if self.initial_decay > 0:
        lr = lr * (1. / (1. + self.decay * K.cast(self.iterations,K.dtype(self.decay))))

    写为数学表达式的形式为:

    93d28aa5ce8d8606e4243666e1b39526.png

    为了更好的观察学习率的衰减情况,我们将学习率lr的衰减过程画出来,lr=0.01,decay=0.01。

    8a364e2455fd0ac0bfab56e37bb6e2b0.png

    从图中可以看到学习率会随着迭代次数增加而逐渐减小,这样可以在训练初期加快训练。

    自适应学习率

    如果我们自己定义学习率的衰减方法,keras为我们提供了两种方法进行自定义,详见

    Keras学习率调整_z小白的博客-CSDN博客blog.csdn.net
    ea336cb881fb08c2f74e559c8d798d2b.png
    Keras--动态调整学习率_P0ny的博客-CSDN博客blog.csdn.net
    ea336cb881fb08c2f74e559c8d798d2b.png

    部分内容转载自:https://www.jianshu.com/p/40160aba047b
    来源:简书


    附:keras各种优化器优化器的用法

    keras各种优化器优化器的用法_cnn卷积神经网络教程www.51zixue.net
    展开全文
  • import torch.optim as optim optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3, betas=(0.9, 0.99)) 在使用pytorch训练神经网络时,可能需要根据情况调整学习率(learning rate)
    import torch.optim as optim
    optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=1e-3, betas=(0.9, 0.99))
    

    在使用PyTorch训练神经网络时,可能需要根据情况调整学习率(learning rate)这个在梯度下降中的重要参数。PyTorch提供了scheduler工具包帮助实现这一功能。

    1. 通过写明学习率关于迭代次数的表达式来指定

    (1)LambdaLR

    最原始也是最灵活的定义方式:

    CLASS torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1, verbose=False)
    

    参数

    • optimizer:封装好的优化函数
    • lr_lambda:计算学习率的函数
    • last_epoch:标明学习率变化开始于哪一次迭代之后,默认为-1即从epoch=0开始
    • verbose:bool值,是否在标准输出中打印相关信息,默认为False

    举个栗子

    lambdaa = lambda epoch : 0.5 ** (epoch // 30)
    scheduler = optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lambdaa, last_epoch=29)
    
    for epoch in _ :
        train(...)
        validate(...)
        scheduler.step()		# scheduler发挥作用的语法
    

    (2)MultiplicativeLR

    学习率每次的变化只是乘上一个系数,在学习率的表达式中只需指出这个系数:

    CLASS torch.optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR(optimizer, lr_lambda, last_epoch=-1, verbose=False)
    

    参数

    • optimizer:封装好的优化函数
    • lr_lambda:学习率的表达式
    • last_epoch:开始起作用的迭代,默认为-1
    • verbose:bool值,是否在标准输出中打印相关信息,默认为False
      再举个栗子
    lambdaa = lambda epoch : 0.5
    scheduler = optim.lr_scheduler.MultiplicativeLR(optimizer, lambdaa)
    
    for epoch in _ :
        train(...)
        validate(...)
        scheduler.step()
    

    2. 根据迭代次数和乘子进行调整

    (1)StepLR

    CLASS torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1, verbose=False)
    

    每次迭代step_size轮之后,学习率变为原来的gamma倍。例如:

    scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, 30)
    
    for epoch in _ :
        train(...)
        validate(...)
        scheduler.step()
    

    (2)MultiStepLR

    CLASS torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=-1, verbose=False)
    

    这里面milestones是一个列表,每当迭代次数达到列表中的值时,学习率就变为原来的gamma倍。例如:

    scheduler = optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, [30, 80])
    
    for epoch in _ :
        train(...)
        validate(...)
        scheduler.step()
    

    (3)ExponentialLR

    CLASS torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma, last_epoch=-1, verbose=False)
    

    迭代在last_epoch之后的每一轮都变为原来的gamma倍。

    3. 根据指标进行调整

    optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10, \
    		verbose=False, threshold=1e-4, threshold_mode='rel', cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-8)
    

    这是一种根据验证过程中某个指标变化趋势进行调整的方法。例如我需要在验证过程中计算模型的准确率,当准确率连续5次没有下降时,第6次训练就降低学习率。

    • mode:取值’max’或’min’,被监测的指标需要达到最大or最小值
    • factor:当学习率改变时乘上的因子
    • patience:降低学习率前容忍指标没有变好的迭代次数
    • threshold, threshold_mode:当前结果与上一个学习率达到的最好结果相比较,确认学习率是否要变化
    • cooldown:学习率变化后,是否马上对观测指标进行监督,还是忽略刚刚变化的几轮迭代结果,默认是马上进行监督及cooldown=0
    • min_lr:学习率下降的最小值
    • epsilon:学习率每次变化的阈值

    上面那个根据准确率accuracy改变学习率的代码,示例如下:

    scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='max', factor=0.5, patience=5, min_lr=1e-6)
    
    for epoch in _ :
        train(...)
        validate(...)
        scheduler.step(accuracy)
    

    4. 其它

    还有其它更为复杂的改变学习率的方式,如CosineAnnealingLR按cos曲线方式降低学习率,以及CyclicLR使学习率在一个给定的范围内变化而非单调递减。

    参考资料:
    GitHub torch/optim/lr_scheduler.py

    展开全文
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