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如何更好地调整学习率

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【GiantPandaCV导读】learning rate对模型调优重要性不言而喻,想到超参数调优第一个可能想到的方法就是网格搜索Grid Search,但是这种方法需要大量的计算资源。之前使用fastai的时候发现其集成了一个功能叫lr_finder(), 可以快速找到合适的学习率,本文就主要分析这个15年就提出来的技术Cyclical Learning Rates。

 

链接:https://arxiv.org/abs/1506.01186

1. 前言

 

一般学习率可以人工设置,根据经验进行设置。通常会尝试初始学习率为0.1 0.01 0.001 0.0001等来观察初始阶段loss收敛情况。

 

lr过大会导致loss爆炸

 

lr过小会导致loss下降过于缓慢

 

warmup可以防止模型过于震荡,在小学习率的warmup下可以让模型趋于稳定,这样可以使模型收敛速度变快、模型效果更佳。

 

finetune时候需要用到的learning rate往往比较小,因为backbone部分的权重已经固定,所以微调部分权重不需要太大的学习率。

 

除了人工设置learning rate还可以用以下方法:

 

grid search: 网格搜索最合适的learning rate,这种方法代价比较大,比如旧版的yolov3中就使用了这种grid search的策略,如果计算资源不够的情况下往往很难找到最好的参数。

 

random search:采用随机的方法进行搜索,在一定区间内产生随机点,找到最优解的近似解。

 

heuristically search:启发搜索可以通过利用启发信息来引导搜索,减少搜索范围,降低问题复杂度,从而可以减少对计算资源的需求,提高了搜索效率。启发式搜索有模拟退火算法、遗传算法、进化规划、蚁群算法、

 

一些推荐的调参包:

 

Hyperopt:  https://github.com/hyperopt/hyperopt

 

Optunity:  https://github.com/claesenm/optunity

 

Advisor:  https://github.com/tobegit3hub/advisor

 

NNI: https://github.com/microsoft/nni

 

2. CLR 选择一个合适的初始学习率

 

使用CLR可以在CIFAR10数据集上达到以下效果:

可以看出CLR可以让模型收敛速度加快,在更少的迭代下收敛到更高的精度,并且集成到了fastai中,可见这种方法得到了认可。

 

learning rate在很多scheduler中并不是一直不变的,而是不断上升和下降,虽然这种调整方法短期内来看对模型性能有不利影响,但是长期来看对最终性能是有帮助的。

 

一般来说,学习率会被设置在一个最大值、最小值的范围内,并且学习率在这些边界之间进行循环变化,变化方式有以下几种:

 

triangular window,即线性的变换learning rate

 

Welch window,即抛物线状变换learning rate

 

Hann window,即正弦变换learning rate

 

实验发现这几种方法并没有差异非常明显,所以本文以最简单的triangular window作为基准,如下图所示:

通常认为loss优化最困难的地方在于鞍点,而不是局部最小值,鞍点梯度过小所以会让学习的过程变慢。这个时候增大学习率可以让模型越过鞍点。以上理论就是CLR的一个直观的理解,为此需要不断动态调整learning rate的大小。

 

代码实现:

 

cycle = np.floor(1+iterations/(2*step_size))
x = np.abs(iterations/step_size - 2*cycle + 1)
lr= base_lr + (max_lr-base_lr)*np.maximum(0, (1-x))*scale_fn(x)

 

参考自:https://github.com/bckenstler/CLR

 

对CLR有一个直观理解以后,还有一个关键问题需要解决:** 如何确定learning rate最大值和最小值?**

 

LR range test可以用来解决这个问题,即通过增加学习率观察结果的方式来判断最大值和最小值。通过不断增加学习率以及对应的结果可以得到accuracy vs learning rate图或者loss vs learning rate图。

 

这里借用:https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/89395050 中的图示。

base_lr的设置:base_lr要选择loss图刚开始下降的点,上图就是0.001。

 

max_lr的设置:max_lr要选择loss图开始上升的位置,上图就是0.1。

 

再举一个例子,来自https://github.com/bckenstler/CLR 这个库提供的例子。

这个图展示的是accuracy vs learning rate,和loss正好相反:

 

base_lr:选择acc刚开始上升的点,这里选择0.001

 

max_lr:选择acc刚开始缓和的点,这里选择0.006

 

3. 代码实现

 

keras 版本实现详见:https://github.com/bckenstler/CLR

 

pytorch版本实现:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100

 

笔者使用pytorch版跑的结果如下,通过下图可以判断base_lr=1e-5 max_lr=1e-3

最后推荐一个可玩性很高的网站:https://losslandscape.com/explorer 你可以选取一个初始点,然后进行随机梯度下降,通过调整learning rate可以看到收敛情况,也就是下图黄色的线。

 

 

4. Reference

 

https://www.fast.ai/2020/02/13/fastai-A-Layered-API-for-Deep-Learning/#ref-lrfinder

 

https://arxiv.org/abs/1506.01186

 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29779000

 

https://github.com/bckenstler/CLR

 

https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/89395050

 

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