pytorch动态调整学习率之Poly策略

在进行深度学习训练过程中学习率是优化时非常重要的一个因子，通常情况下，在训练过程中学习率都是要动态调整的，通常学习率会逐渐衰减。本文讲解其中一个策略------Poly策略。
Poly是一种指数变换的策略，具体公式如下所示：
lr=base_lr×(1−epochnum_epoch)powerlr = base\_lr \times {\left( {1 - \frac{{epoch}}{{num\_epoch}}} \right)^{power}}lr=base_lr×(1−num_epochepoch)power
其中，lrlrlr为新的学习率，base_lrbase\_lrbase_lr为基准学习率，epochepochepoch为迭代次数，num_epochnum\_epochnum_epoch为最大迭代次数，powerpowerpower控制曲线的形状（通常其大于1）。
具体代码如下：

def adjust_learning_rate_poly(optimizer, epoch, num_epochs, base_lr, power)lr = base_lr * (1-epoch/num_epochs)**powerfor param_group in optimizer.param_groups:param_group['lr'] = lrreturn lr

以下为学习率随power变化而变化的曲线，假设base_lrbase\_lrbase_lr=0.005，num_epochnum\_epochnum_epoch=100。

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