多卡环境下optimizer参数调优对收敛速度的影响分析

在多卡分布式训练中，optimizer参数调优对模型收敛速度的影响不容忽视。本文通过对比不同学习率、权重衰减和梯度裁剪策略，分析其对收敛速度的实际影响。

实验设置：使用ResNet50在ImageNet上训练，4卡GPU（V100），batch size=256。

关键参数调优：

• 学习率：分别测试0.1, 0.01, 0.001
• 权重衰减：0.0001, 0.0005, 0.001
• 梯度裁剪：norm=5, norm=10, 不裁剪

对比结果： 在相同训练轮次下，学习率0.01配合权重衰减0.0005的组合收敛最快。梯度裁剪对收敛速度影响较小，但能稳定训练过程。

可复现代码：

optimizer = torch.optim.SGD(
    model.parameters(),
    lr=0.01,
    weight_decay=0.0005,
    momentum=0.9
)

结论：参数调优需结合具体任务，建议先从学习率0.01开始，逐步调整权重衰减。

通过本实验可复现结果，验证了参数对收敛速度的显著影响。