lr如何关联函数

在深度学习中，`lr`通常指的是学习率（Learning Rate），它是用于控制模型参数更新速度的一个超参数。学习率关联函数通常指的是如何根据训练过程中的信息动态调整学习率的策略。以下是一些常见的学习率关联函数：

1. 固定学习率：

这是最简单的情况，学习率在整个训练过程中保持不变。

2. 学习率衰减：

指数衰减：学习率按照指数函数衰减，例如 `lr = initial_lr decay_rateepoch`。

余弦退火：学习率按照余弦函数衰减，通常用于训练的最后阶段，例如 `lr = 0.5 (1 + cos(π epoch / num_epochs)) initial_lr`。

步进衰减：每过一定数量的训练周期（或步骤），学习率会乘以一个衰减因子。

3. 自适应学习率：

Adam优化器：自动调整每个参数的学习率，结合了动量（momentum）和自适应学习率（Adaptive Learning Rate）。

RMSprop：基于均方误差（Mean Squared Error）的自适应学习率方法。

Adagrad：为每个参数分配一个累积梯度，并相应地调整学习率。

4. 学习率预热：

在训练初期使用较小的学习率，随着训练的进行逐渐增加学习率，这有助于在训练初期避免过拟合。

5. 学习率惩罚：

如果某个参数的更新没有达到预期的效果，可以减少其学习率。

以下是一个简单的学习率衰减的示例代码，使用指数衰减策略：

```python

import torch

初始化学习率

initial_lr = 0.01

decay_rate = 0.99

num_epochs = 100

初始化一个列表来存储每个epoch的学习率

learning_rates = []

for epoch in range(num_epochs):

计算当前epoch的学习率

current_lr = initial_lr (decay_rate epoch)

learning_rates.append(current_lr)

这里可以添加训练代码

...

print(f'Epoch {epoch+1