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torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau

news 来源：原创 2025/7/5 14:02:12

torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau 是 PyTorch 中的一种学习率调度器，主要用于在模型训练过程中根据某些指标（如验证损失）动态调整学习率。它是一种基于性能指标动态调整学习率的策略，而不是预定义的固定时间调整。

主要功能

ReduceLROnPlateau 会监控某个指标（如验证损失），当该指标在若干个 epoch 中停止改善时（即进入"平台"期），将学习率按一定的比例降低，从而帮助模型更好地收敛。

常用参数

初始化 ReduceLROnPlateau 时，可以设置以下参数：

optimizer:
- 目标优化器（如 SGD, Adam），学习率调度器会更新此优化器中的学习率。
mode:
- 决定监控指标是否需要"最小化"或"最大化"。
- 'min'：监控指标越小越好（例如验证损失）。
- 'max'：监控指标越大越好（例如验证精度）。
factor:
- 学习率降低的比例，新的学习率为 lr = lr * factor。
- 默认值：0.1（学习率每次降低为原来的 10%）。
patience:
- 容忍的连续 epoch 数，在这段时间内监控指标没有改善，但不会立即降低学习率。
- 默认值：10。
threshold:
- 判断监控指标是否改善的阈值。
- 默认值：1e-4（小于这个值的变化会被认为没有改善）。
threshold_mode:
- 'rel'：相对变化（即与前一个值相比的比例变化）。
- 'abs'：绝对变化。
cooldown:
- 每次调整学习率后等待的 epoch 数，在此期间不会检测指标改善。
- 默认值：0。
min_lr:
- 学习率的下限，确保学习率不会被降低到此值以下。
- 默认值：0。
eps:
- 学习率变化的最小值，防止浮点数精度问题导致学习率更新失败。
- 默认值：1e-8。

常见用法

以下是使用 ReduceLROnPlateau 的典型步骤：

初始化优化器和调度器：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 假设有一个模型和一个损失函数
model = nn.Linear(10, 1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)# 初始化调度器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.1, patience=10)

在训练循环中调用：
每个 epoch 完成后，使用验证集的性能指标来调用调度器：

for epoch in range(50):# 训练过程model.train()for data, target in train_loader:optimizer.zero_grad()output = model(data)loss = criterion(output, target)loss.backward()optimizer.step()# 验证过程model.eval()val_loss = 0with torch.no_grad():for data, target in val_loader:output = model(data)val_loss += criterion(output, target).item()# 调度器监控验证损失scheduler.step(val_loss)# 打印当前学习率print(f"Epoch {epoch+1}: Learning rate: {optimizer.param_groups[0]['lr']}")

工作原理

监控指标：
- 每次调用 scheduler.step(metric)，都会检查传入的 metric（如验证损失或验证精度）是否在过去 patience 个 epoch 中有所改善。
判断是否降低学习率：
- 根据 mode 和 threshold，决定当前指标是否"足够好"。
- 如果监控指标在 patience 个 epoch 内未改善，则将学习率乘以 factor。
冷却期：
- 调整学习率后，进入 cooldown 冷却期，冷却期内不会监控指标。
最小学习率限制：
- 如果新的学习率低于 min_lr，则不再继续降低。

代码示例

假设验证损失在第 15 个 epoch 开始停滞：

Epoch 10: val_loss = 0.50, lr = 0.01
Epoch 11: val_loss = 0.49, lr = 0.01
...
Epoch 15: val_loss = 0.48, lr = 0.01  (No significant improvement for 10 epochs)
Epoch 16: val_loss = 0.47, lr = 0.001 (Reduce learning rate by factor of 0.1)
...
Epoch 25: val_loss = 0.46, lr = 0.001 (No significant improvement for 10 epochs)
Epoch 26: val_loss = 0.45, lr = 0.0001 (Reduce learning rate again)

注意事项

适用场景：
- 常用于训练到一定阶段后，指标改善速度减慢时，动态调整学习率有助于提高模型性能。
- 尤其适合学习率对训练敏感的优化器（如 SGD）。
与其他调度器对比：
- StepLR 和 CosineAnnealingLR 是预定义的固定时间调整学习率。
- ReduceLROnPlateau 是基于性能指标的动态调整，更加灵活。
使用正确的监控指标：
- 确保传入的指标与训练目标一致（如验证损失应与 mode='min' 一起使用）。

通过动态调整学习率，ReduceLROnPlateau 可以帮助优化训练过程，特别是在模型性能进入瓶颈阶段时，非常有效。

torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau

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