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? PyTorch中学习率调度器可视化介绍

内容简介：

神经网络有许多影响模型性能的超参数。一个最基本的超参数是学习率(LR)，它决定了在训练步骤之间模型权重的变化程度。在最简单的情况下，LR值是0到1之间的固定值。
选择正确的LR值是具有挑战性。一方面较大的学习率有助于算法快速收敛，但它也会导致算法在最小值附近跳跃而没有达到它，甚至在它太大时跳过它。另一方面，较小的学习率可以更好地收敛到最小值，但是如果优化器太小，可能需要太长时间才能收敛，或者陷入停滞。

什么是学习率调度器?
一种帮助算法快速收敛到最优的解决方案是使用学习率调度器。学习率调度器在训练过程中根据预先定义的时间表调整学习率。
通常，学习率在训练开始时设置为比较高的值，允许更快的收敛。随着训练的进行，学习率会降低，使收敛到最优，获得更好的性能。在训练过程中降低学习率也称为退...

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