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🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客

• 🍖 原作者：K同学啊

一、我的环境

二、动态学习率

这个地方使用的是官方的动态学习率接口，最开始源代码中0.92 ** (epoch // 2)，在多轮实验中，后期的模型都训练不动，loss不降我采用了Adam、标签平滑、正则化，都没有讲test_acc提升到84%。掉回头来修改衰减梯度，在最后两轮达到了最终目标，修改代码是0.95*epoch，减缓了衰减速度，让模型更容易收敛。我也不懂为啥就实现了目标，我问ai，ai建议如下。最近建议我尝试余弦退火策略，因为我的acc曲线最终还是掉了一些下去，

为什么“平滑”能提高准确率？

你可以看看这两个对比图（想象）：

1. 配合动量（Momentum）：

   • 现在的优化器（如 Adam）都有“惯性”。

   • 旧方案的突变会打断惯性，导致模型在那个瞬间方向迷失。

   • 新方案顺应惯性，让模型在减速的同时依然保持方向感，更容易滑入“全局最优解”（Global Minima）。

2. 更早的干预：

   • 旧方案前 2 轮学习率完全没变。如果初始学习率这就有点大，前 2 轮可能已经跑偏了。

   • 新方案从第 1 轮就开始减速（乘以 0.95）。这种“尽早介入、温柔介入”的策略，能防止模型在训练初期因为步子太大而跳出最优解的坑。

三 代码

# # 调用官方动态学习率接口时使用 learn_rate = 1e-4 lambda1 = lambda epoch: (0.95 ** epoch) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learn_rate) scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda1) #选定调整方法

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() # 创建损失函数 epochs = 40 train_loss = [] train_acc = [] test_loss = [] test_acc = [] for epoch in range(epochs): # 更新学习率（使用自定义学习率时使用） model.train() epoch_train_acc, epoch_train_loss = train(train_dl, model, loss_fn, optimizer) # scheduler.step() # 更新学习率（调用官方动态学习率接口时使用） model.eval() epoch_test_acc, epoch_test_loss = test(test_dl, model, loss_fn) scheduler.step() train_acc.append(epoch_train_acc) train_loss.append(epoch_train_loss) test_acc.append(epoch_test_acc) test_loss.append(epoch_test_loss) # 获取当前的学习率 lr = optimizer.state_dict()['param_groups'][0]['lr'] template = ('Epoch:{:2d}, Train_acc:{:.1f}%, Train_loss:{:.3f}, Test_acc:{:.1f}%, Test_loss:{:.3f}, Lr:{:.2E}') print(template.format(epoch+1, epoch_train_acc*100, epoch_train_loss, epoch_test_acc*100, epoch_test_loss, lr)) print('Done')