模型训练中学习率调整策略与实现技巧

模型训练中学习率调整策略与实现技巧

在大模型训练过程中，学习率（Learning Rate）的调整是影响模型收敛速度和最终性能的关键因素。作为一个专注于大模型训练技术交流的社区，我们经常遇到许多工程师在实践中踩过的坑。本文将结合实际经验，分享几种常见的学习率调整策略。

1. 线性衰减策略

这是最基础的策略之一。假设我们希望在训练过程中从初始学习率 lr_start 渐变到 lr_end：

import numpy as np

# 设置参数
epochs = 100
lr_start = 1e-3
lr_end = 1e-5

# 线性衰减计算
lrs = np.linspace(lr_start, lr_end, epochs)

2. 指数衰减策略

适用于需要快速下降学习率的场景：

# 指数衰减
gamma = 0.95
lrs = [lr_start * (gamma ** i) for i in range(epochs)]

3. 分段常数策略

针对大模型训练中不同阶段的需求，可以设置不同的学习率：

# 前20个epoch使用高学习率，后面使用低学习率
lrs = [1e-3] * 20 + [1e-5] * (epochs - 20)

实际踩坑经验分享

我曾在一个项目中使用了固定学习率策略，结果模型在训练后期出现震荡，收敛缓慢。后来改为指数衰减策略后，模型稳定了很多。同时，在社区交流中也发现，很多工程师会在训练初期使用较大的学习率，以快速找到大致的最优区域，然后逐渐降低学习率进行精细调整。

小贴士

• 通常建议在训练开始时使用较大的学习率（如1e-3），之后逐步减小
• 可以通过观察损失曲线来判断是否需要调整策略
• 大模型训练中，学习率的微调往往能带来性能提升