小白笔记：对学习率（Learning rate）本质与更新策略的理解

小白笔记：对学习率（Learning rate）本质与更新策略的理解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_73798143/article/details/136516917

学习率是机器学习和深度学习中一个非常重要的概念，它控制着模型参数的更新速度和幅度。本文将从学习率的基本概念出发，深入探讨其本质、作用以及常见的更新策略，帮助读者全面理解这一核心概念。

1. 学习率（Learning rate）的概念

在机器学习和统计学中，学习率是优化算法中的调谐参数，该参数可确定每次迭代中的步长，使损失函数收敛到最小值。在深度学习中，学习率是一个重要的超参数，它的作用就是控制了模型参数（权重）在每次迭代中的更新幅度。

2. 学习率（Learning rate）的本质及其作用

2.1 学习率的本质1：平衡了两个因素

学习率的本质在于平衡了两个因素之间的关系：

• 收敛速度：较大的学习率可以使得模型更快地收敛到局部最优解。因为参数更新的步长较大，模型在参数空间中的移动速度更快。
• 稳定性：较小的学习率可以使得模型更加稳定，减小了参数更新的幅度，有助于避免参数在训练过程中波动较大，降低了过拟合的风险。

总的来说，针对不同的任务与目的，需要选择合适的学习率帮助控制参数的更新步幅，进而帮助模型收敛。

另外，较小的学习率在一定程度上可以降低过拟合的风险，但并不是主要的过拟合缓解方法。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现较差的情况，其主要原因是模型过度拟合了训练数据的噪声和特异性。较小的学习率对降低过拟合的风险的贡献主要体现在以下几个方面：

1. 减缓模型训练的速度：较小的学习率会导致模型参数更新的步长较小，使得模型在训练数据上的拟合速度变慢。这种减缓的训练速度有助于模型更多地考虑每个样本的特征，进而减少过拟合的可能性。
2. 更加平缓的损失曲线：较小的学习率通常会导致训练过程中的损失曲线更加平缓，参数更新更加稳定。这有助于模型更好地探索参数空间，避免了因为学习率过大导致的参数震荡或者错过局部最优解的情况。

虽然较小的学习率可以在一定程度上降低过拟合的风险，但并不是唯一的过拟合缓解方法，也不是最有效的方法。通常来说，缓解过拟合还需要结合其他方法，比如正则化、数据增强、早停策略等。

2.2 学习率的本质2：举例梯度下降更新规则说明

关于学习率的本质，我们再以梯度下降为例探讨一下：

上面出现的唯一的一条公式，公式中的θ就是代表着模型的权重参数，J（θ）就是损失函数，结合学习率α，新的θ会由之前的θ计算得来。求导部分表示损失函数J（θ）对参数θ的梯度，这个梯度表示了损失函数在当前参数处的变化率，即模型在当前参数处的“方向”，通过沿着梯度的相反方向更新参数，可以使得损失函数逐渐减小，模型逐渐优化。所以，本质上这个计算过程就是为了将目标损失函数收敛到最小值。

这个更新规则被称为梯度下降（Gradient Descent），是深度学习中最基本和常用的优化算法之一。通过不断地迭代更新参数，使得模型的损失函数逐渐收敛到局部最优解或全局最优解。

上面两张明显的对比图就给出了学习率过大和过小的情况：

• 学习率设置过小的时候，每步太小，下降速度太慢，可能要花很长的时间才会找到最小值。
• 学习率设置过大的时候，每步太大，虽然收敛得速度很快，但可能会像图中一样，跨过或忽略了最小值，导致一直来回震荡而无法收敛。

总之，学习率的本质就是控制模型参数在每次迭代中更新的步长大小。在深度学习中，模型的目标是通过调整参数来最小化损失函数（也就是差值最小，越来越接近真实值），以便更好地拟合训练数据，并且能够让模型泛化到新数据。学习率决定了参数更新的速度和方向，所以它的选择对模型的训练过程和性能有着重要影响。

学习率实际上是一种权衡，需要根据具体的任务和模型来选择合适的大小。过大的学习率可能导致模型无法收敛或者在最优解附近震荡，而过小的学习率可能导致训练速度过慢或者陷入局部最优解。选择合适的学习率是深度学习中重要的调参过程之一。

3. 学习率（Learning rate）的更新策略

为了在训练过程中更好地调整学习率，有一些常见的学习率更新策略，包括：

• 固定学习率（Fixed Learning Rate）：在整个训练过程中保持不变的学习率。虽然简单易用，但对于复杂的任务可能不够灵活，无法自适应地调整学习率。固定学习率时，当到达收敛状态时，会在最优值附近一个较大的区域内摆动。
• 学习率衰减（Learning Rate Decay）：在训练过程中逐渐降低学习率，通常使用指数衰减、多项式衰减或余弦衰减等方式。这种方法可以使得模型在训练初期收敛较快，在后期细致调整参数。当随着迭代轮次的增加而减小学习率，会使得在收敛时，在最优值附近一个更小的区域内摆动。
• 自适应学习率（Adaptive Learning Rate）：根据模型训练的进程自动调整学习率，常见的自适应学习率算法包括 AdaGrad、RMSProp、Adam 等。这些算法根据每个参数的历史梯度信息来自适应地调整学习率，有助于更快地收敛并且对参数的不同尺度具有更好的适应性。
• 动态调整学习率（Learning Rate Scheduling）：根据训练过程中的监控指标，动态地调整学习率。例如，可以根据验证集的性能来动态调整学习率，如果性能不再提升则降低学习率，以防止模型过拟合。

这些学习率更新策略可以根据具体的任务和模型选择合适的方法，以提高训练效率和性能。

参考文献：

[1] 学习率到底是什么-CSDN博客

[2] 学习率(Learning rate)的理解以及如何调整学习率-CSDN博客https://www.cnblogs.com/lliuye/p/9471231.html学习率(Learning rate)的理解以及如何调整学习率-CSDN博客