pytorch 优化器调度器
日期：2024-04-22 14:26:42 / 人气：
一.优化器调度器概念
优化器调度器(optimizer scheduler)是神经网络训练过程中用来自适应地调整学习率 α \alpha α 或其他超参数的方法。优化器调度器根据训练过程中的学习率、训练损失、验证损失等指标的变化自动调整超参数，从而使得模型的训练和验证效果更加稳定和高效。
在神经网络训练中，学习率 α \alpha α 是最重要的超参数之一，它决定了每次参数更新时参数值的变化大小。如果学习率过大，可能会导致梯度爆炸等问题；如果学习率过小，可能会导致模型收敛缓慢或者陷入局部最优解。因此，需要合理调整学习率，使得模型训练效果最佳。
常见的优化器调度器包括学习率衰减法（Learning Rate Decay）、动量调度（Momentum Schedule）、余弦退火调度（Cosine Annealing）和一些基于指标的动态学习率调整算法，如 ReduceLROnPlateau。
通常，优化器调度器作为一个单独的对象与优化器一起使用，每个优化器调度器
