训练网络时的调参技巧

寻找合适的学习率(learning rate)

学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。比如下图利用fastai中的lr_find()函数寻找合适的学习率，根据下方的学习率-损失曲线得到此时合适的学习率为1e-2。

推荐一篇fastai首席设计师 「Sylvain Gugger」 的一篇博客：How Do You Find A Good Learning Rate[1]

以及相关的论文Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks[2]。

learning-rate与batch-size的关系

一般来说，越大的batch-size使用越大的学习率。原理很简单，越大的batch-size意味着我们学习的时候，收敛方向的confidence越大，我们前进的方向更加坚定，而小的batch-size则显得比较杂乱，毫无规律性，因为相比批次大的时候，批次小的情况下无法照顾到更多的情况，所以需要小的学习率来保证不至于出错。可以看下图损失Loss与学习率Lr的关系：

标签：技巧,训练,调参,batch,学习,lr,Learning,越大,size
来源： https://blog.csdn.net/sinat_16423171/article/details/117280601