深度学习训练稳定性调优：梯度裁剪与学习率调度实测

深度学习训练稳定性调优：梯度裁剪与学习率调度实测

在深度学习模型训练过程中，训练稳定性直接影响模型收敛效果和最终性能。本文基于PyTorch框架，通过具体实验展示梯度裁剪与学习率调度在提升训练稳定性方面的实际效果。

实验环境

• PyTorch 2.0.1
• GPU: RTX 3090
• 数据集: CIFAR-10
• 模型: ResNet-18

梯度裁剪实测

# 训练循环中添加梯度裁剪
for epoch in range(100):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        
        # 梯度裁剪
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        
        optimizer.step()

学习率调度实测

# 使用CosineAnnealingLR
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(
    optimizer, T_max=100, eta_min=1e-6
)

# 训练循环中更新学习率
for epoch in range(100):
    train()
    scheduler.step()

性能对比测试

实验表明，梯度裁剪可有效降低训练波动，学习率调度有助于模型收敛，综合使用可显著提升训练稳定性。建议在训练初期使用梯度裁剪，在训练中后期使用学习率调度器。