在大模型训练过程中，学习率调度是影响模型收敛速度和最终性能的关键因素。本文将对比分析几种主流的学习率调度方法在模型微调场景下的表现。
常见学习率调度方法对比
1. 线性衰减调度
这是最基础的调度方式，学习率从初始值线性下降到最终值。
import torch
from torch.optim.lr_scheduler import LinearLR
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = LinearLR(optimizer, start_factor=1.0, end_factor=0.1, total_iters=1000)
2. 余弦退火调度
通过余弦函数实现学习率的平滑衰减，能有效避免训练过程中的震荡。
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=1000)
3. 分段常数调度
根据预设的epoch分段，每个阶段使用不同的学习率。
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=500, gamma=0.5)
实验环境与设置
测试模型：BERT-base 数据集：GLUE-CoLA 训练轮数：1000个epoch 优化器：AdamW
安全测试建议
在进行学习率调度的实验时，建议通过以下方式验证其安全性：
- 使用不同初始学习率组合进行对比实验
- 监控梯度范数变化，防止梯度爆炸
- 验证模型在不同调度策略下的鲁棒性
实验结论
从实验结果可以看出，余弦退火调度在大多数情况下表现最优，既保证了训练稳定性，又实现了较快的收敛速度。建议在实际应用中优先考虑该策略。
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