PyTorch模型训练调优技巧：通过调整optimizer参数优化收敛速度
在实际的AI工程实践中，optimizer参数调优是提升模型收敛速度的关键环节。本文将通过具体代码示例展示如何通过调整学习率、动量等参数来优化训练效果。
实验设置
我们使用ResNet-18模型在CIFAR-10数据集上进行训练，训练配置如下：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
trainset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=2)
# 模型定义
model = models.resnet18(pretrained=False)
model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 10)
不同optimizer参数对比
我们测试了以下几种优化器配置：
基础SGD设置：
optimizer_sgd = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
**改进版SGD设置：
optimizer_sgd_improved = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1, momentum=0.95, weight_decay=5e-4)
**Adam优化器：
optimizer_adam = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))
性能测试结果
在相同训练轮次(20 epochs)下，各优化器的验证准确率如下：
| 优化器类型 | 验证准确率 | 训练时间(s) | 收敛速度 |
|---|---|---|---|
| SGD基础版 | 78.3% | 1240 | 较慢 |
| SGD改进版 | 85.2% | 1120 | 快 |
| Adam | 83.7% | 1450 | 中等 |
关键调优点
- 学习率调整：从0.01提升到0.1，明显提升了收敛速度
- 动量参数：从0.9提升到0.95，增强稳定性
- 权重衰减：添加weight_decay防止过拟合
实践建议
在实际项目中，建议先使用基础SGD进行训练，然后根据验证集性能微调学习率和动量参数，最终可考虑引入Adam优化器获得更稳定的收敛表现。
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