Оптимізація швидкості навчання (learning rate) є однією з ключових задач у глибокому навчанні, оскільки правильно вибрана швидкість навчання може суттєво вплинути на швидкість збіжності моделі та її точність. У цій статті ми розглянемо проблему оптимізації швидкості навчання при використанні SGD (Stochastic Gradient Descent) оптимізатора з бібліотекою PyTorch.

Один із найпоширеніших способів підвищення ефективності навчання нейронних мереж – це налаштування параметрів оптимізатора. Однак, ітерація по партіям (batch) та епохам може призвести до ситуації, коли значення швидкості навчання (lr) змінюється протягом циклу навчання, що може ускладнити процес налаштування. Наприклад, при використанні SGD оптимізатора зі шедулером lr, значення lr буде оновлюватися як під час ітерації по партіям, так і під час ітерації по епохам, що може призвести до нестабільної поведінки та складнощів у налаштуванні оптимізації.

Одним зі способів розв’язання цієї проблеми є локальне фіксування значення lr в межах кожної партії, при цьому значення lr не змінюється між партіями, але оновлюється під час ітерації по епохам. Це дозволяє зберегти стабільність навчання та спростити налаштування параметрів оптимізатора.

Зверніть увагу на додані рядки, які зберігають і відновлюють попереднє значення lr в межах кожної партії, забезпечуючи тим самим фіксацію значення lr в межах партії.

Оптимізація швидкості навчання є важливою складовою процесу навчання глибоких нейронних мереж. Використання SGD оптимізатора в поєднанні з правильним налаштуванням швидкості навчання дозволяє покращити якість моделі та прискорити процес навчання.