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深度学习：CNN 模型训练中的学习率调整（基于 PyTorch）

web 2025/9/6 14:35:33

目录

一、为什么要调整学习率？

二、PyTorch 学习率调整核心接口

三、3 类学习率调整策略详解

3.1 有序调整：按预设规则更新

（1）StepLR：等间隔调整

（2）MultiStepLR：多间隔调整

（3）ExponentialLR：指数衰减

（4）CosineAnnealingLR：余弦退火调整

3.2 自适应调整：按训练指标更新

ReduceLROnPlateau：指标停滞时衰减

3.3 自定义调整：按业务需求定制

LambdaLR：自定义 lambda 函数

四、CNN 训练中学习率调整的实战建议

在卷积神经网络（CNN）训练过程中，学习率是影响模型收敛速度与最终性能的关键超参数。不合适的学习率可能导致模型训练停滞、收敛过慢或陷入局部最优解。本文将从学习率的核心作用出发，结合 CNN 训练场景，详细讲解 PyTorch 中 3 类主流学习率调整策略的原理与实现。

一、为什么要调整学习率？

学习率（Learning Rate，LR）控制着模型参数更新的步长。在 CNN 训练中，固定学习率存在明显局限性：

  • 初始学习率过大：可能导致参数更新幅度过大，模型损失震荡不收敛，甚至出现梯度爆炸。
  • 初始学习率过小：参数更新缓慢，训练周期大幅延长，且易陷入局部最优解，无法达到理想性能。

理想的学习率策略应满足 “先快后慢”：训练初期用较大学习率让模型快速逼近最优解区域，后期用较小学习率精细调整参数，确保稳定收敛到全局最优。

二、PyTorch 学习率调整核心接口

PyTorch 通过torch.optim.lr_scheduler模块提供统一的学习率调整接口，所有调度器均需配合优化器（如 Adam、SGD）使用，且需在每个 epoch（或迭代）后调用scheduler.step()更新学习率。

核心使用流程如下：

import torch
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR# 1. 定义模型与优化器
model = YourCNNModel()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)# 2. 定义学习率调度器
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)# 3. 训练循环中更新学习率
for epoch in range(50):model.train()for batch in train_dataloader:# 前向传播、计算损失、反向传播、参数更新optimizer.zero_grad()output = model(batch)loss = loss_fn(output, labels)loss.backward()optimizer.step()# 每个epoch后更新学习率scheduler.step()# 打印当前学习率（可选）print(f"Epoch {epoch+1}, Current LR: {scheduler.get_last_lr()[0]}")

三、3 类学习率调整策略详解

PyTorch 的学习率调整策略可分为有序调整、自适应调整和自定义调整，各类策略适用于不同的 CNN 训练场景。

3.1 有序调整：按预设规则更新

有序调整是指根据 epoch 数量按固定规则调整学习率，无需依赖训练过程中的指标（如损失、准确率），适合训练目标明确、数据分布稳定的 CNN 任务（如 MNIST 手写数字识别、CIFAR 图像分类）。

（1）StepLR：等间隔调整

原理：每经过step_size个 epoch，学习率乘以gamma（衰减系数），实现等间隔衰减。
适用场景：模型训练过程稳定，损失随 epoch 均匀下降的场景。
关键参数：

  • step_size：学习率衰减间隔（单位：epoch）
  • gamma：衰减系数，默认 0.1（即每次衰减为原来的 1/10）

代码实现：

from torch.optim.lr_scheduler import StepLR# 初始学习率0.01，每10个epoch衰减为原来的0.5
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.5)# 训练过程中，每个epoch后调用step()
for epoch in range(50):train_one_epoch(model, optimizer, train_dataloader)scheduler.step()print(f"Epoch {epoch+1}, LR: {scheduler.get_last_lr()[0]}")

学习率变化示例：

  • Epoch 1-10：LR=0.01
  • Epoch 11-20：LR=0.005（0.01×0.5）
  • Epoch 21-30：LR=0.0025（0.005×0.5）

（2）MultiStepLR：多间隔调整

原理：根据milestones列表中的 epoch 节点，在指定 epoch 后触发学习率衰减，灵活性高于 StepLR。
适用场景：已知模型在特定 epoch 后会进入收敛平台期（如训练后期损失下降缓慢），需针对性衰减学习率。
关键参数：

  • milestones：学习率衰减的 epoch 列表（如[10, 30, 50]表示在 10、30、50 epoch 后衰减）
  • gamma：衰减系数，默认 0.1

代码实现：

from torch.optim.lr_scheduler import MultiStepLR# 初始学习率0.1，在15、30、45 epoch后衰减为原来的0.1
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.1)
scheduler = MultiStepLR(optimizer, milestones=[15, 30, 45], gamma=0.1)# 训练过程
for epoch in range(50):train_one_epoch(...)scheduler.step()

学习率变化示例：

  • Epoch 1-15：LR=0.1
  • Epoch 16-30：LR=0.01（0.1×0.1）
  • Epoch 31-45：LR=0.001（0.01×0.1）
  • Epoch 46-50：LR=0.0001（0.001×0.1）

（3）ExponentialLR：指数衰减

原理：学习率随 epoch 呈指数级衰减，公式为LR = initial_lr × gamma^epoch。
适用场景：需要学习率持续缓慢衰减，且衰减幅度逐渐减小的场景（如细粒度图像分类）。
关键参数：

  • gamma：指数衰减底数，需满足 0 < gamma < 1（通常取 0.95~0.99）

代码实现：

from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR# 初始学习率0.01，每个epoch衰减为原来的0.98
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
scheduler = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.98)# 训练过程
for epoch in range(100):train_one_epoch(...)scheduler.step()

注意：gamma不宜过小（如小于 0.9），否则后期学习率会快速趋近于 0，导致模型停止更新。

（4）CosineAnnealingLR：余弦退火调整

原理：学习率随 epoch 按余弦函数周期变化，先从初始值下降到最小值（eta_min），再回升，模拟 “退火” 过程，有助于跳出局部最优解。
适用场景：模型易陷入局部最优（如复杂 CNN 模型 ResNet、VGG 训练），或训练数据存在噪声的场景。
关键参数：

  • T_max：余弦周期的一半（即学习率从初始值下降到最小值的 epoch 数）
  • eta_min：学习率最小值，默认 0

代码实现：

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR# 初始学习率0.01，T_max=20（20个epoch下降到0，再20个epoch回升）
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=20, eta_min=0.0001)# 训练过程
for epoch in range(80):train_one_epoch(...)scheduler.step()

学习率变化特点：

  • Epoch 1-20：LR 从 0.01 下降到 0.0001（余弦下降）
  • Epoch 21-40：LR 从 0.0001 回升到 0.01（余弦上升）
  • 周期循环，帮助模型在后期重新探索参数空间

3.2 自适应调整：按训练指标更新

自适应调整依赖训练过程中的指标（如验证集损失、准确率），当指标不再提升时自动调整学习率，适合数据分布复杂、模型收敛不稳定的场景（如目标检测、图像分割）。

ReduceLROnPlateau：指标停滞时衰减

原理：监测指定指标（如val_loss），若指标在patience个 epoch 内无显著变化（超过threshold），则触发学习率衰减。
适用场景：无法预设衰减 epoch，需动态判断模型收敛状态的任务（如迁移学习微调、小样本 CNN 训练）。
关键参数：

  • mode：指标优化方向（min表示指标越小越好，如损失；max表示指标越大越好，如准确率）
  • patience：指标无变化的最大 epoch 数，超过则衰减
  • factor：衰减系数，默认 0.1
  • threshold：指标变化的最小阈值，低于该值视为 “无变化”

代码实现：

from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau# 监测验证集损失，若5个epoch无下降则衰减学习率为原来的0.5
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer,mode='min',          # 优化损失（越小越好）factor=0.5,          # 衰减系数patience=5,          # 5个epoch无改善则衰减verbose=True,        # 打印衰减信息threshold=1e-4       # 损失变化小于1e-4视为无改善
)# 训练过程：每个epoch后需传入监测指标
for epoch in range(50):train_one_epoch(...)val_loss = validate(model, val_dataloader)# 传入验证集损失，调度器根据指标判断是否调整scheduler.step(val_loss)

优势：无需手动设定衰减节点，完全由模型训练状态决定，避免过早或过晚衰减。

3.3 自定义调整：按业务需求定制

当预设策略无法满足需求时，可通过LambdaLR自定义学习率调整规则，支持为不同层设置不同学习率（如微调预训练 CNN 时，对浅层和深层采用不同学习率）。

LambdaLR：自定义 lambda 函数

原理：通过lr_lambda函数定义学习率与 epoch 的关系，函数输入为当前 epoch，输出为学习率调整倍数。
适用场景：

  • 迁移学习中，对预训练层（如 ResNet 的 conv1-conv4）用小学习率微调，对新增全连接层用大学习率训练；
  • 需特殊学习率变化规则（如前期快速衰减，后期固定）的场景。

代码实现 1：全局自定义调整

from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR# 自定义规则：前10个epoch学习率线性下降到0.001，之后保持0.001
def lr_lambda(epoch):if epoch < 10:return 0.01 - 0.0009 * epoch  # 0.01 → 0.001else:return 0.001optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1.0)  # 初始lr会被lambda函数覆盖
scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lr_lambda)# 训练过程
for epoch in range(30):train_one_epoch(...)scheduler.step()

代码实现 2：分层自定义调整

# 为CNN的不同层设置不同学习率规则
optimizer = optim.SGD([# 预训练卷积层：学习率调整倍数为0.1×(0.95^epoch){'params': model.conv_layers.parameters(), 'lr': 0.01},# 新增全连接层：学习率调整倍数为0.5×(0.9^epoch){'params': model.fc_layers.parameters(), 'lr': 0.1}
], momentum=0.9)# 为不同参数组定义lambda函数
def lr_lambda_group(epoch):return [0.1 * (0.95 ** epoch), 0.5 * (0.9 ** epoch)]scheduler = LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lr_lambda_group)

四、CNN 训练中学习率调整的实战建议

  1. 初始学习率选择：

    • 新模型训练：建议从0.01（SGD）或0.001（Adam）开始，避免初始值过大导致损失爆炸；
    • 迁移学习微调：预训练层初始学习率建议缩小 10~100 倍（如0.0001），新增层用正常学习率（如0.01）。

  2. 调度器选择优先级：

    • 简单任务（如 MNIST）：优先用StepLR或MultiStepLR，配置简单；
    • 复杂任务（如 ResNet 训练）：优先用CosineAnnealingLR或ReduceLROnPlateau，提高收敛稳定性；
    • 分层训练（如迁移学习）：必须用LambdaLR实现分层调整。

  3. 避免常见误区：

    • 不要在每个迭代（iteration）后调用scheduler.step()（除非特殊需求），通常在每个 epoch 后调用；
    • ReduceLROnPlateau需传入监测指标（如val_loss），不可省略；
    • 训练中断后恢复时，需确保调度器的 epoch 计数与模型训练进度一致，避免学习率错乱。

  4. 学习率可视化：
    可通过matplotlib绘制学习率变化曲线，验证调度器是否符合预期：

    import matplotlib.pyplot as pltlr_list = []
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.5)for epoch in range(50):scheduler.step()lr_list.append(scheduler.get_last_lr()[0])plt.plot(range(50), lr_list)
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Learning Rate")
plt.title("StepLR Learning Rate Curve")
plt.show()
http://www.xdnf.cn/news/20364.html

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