超参调优：学习率衰减策略对最终精度的影响

超参调优：学习率衰减策略对最终精度的影响

作为一名在分布式大模型训练领域摸爬滚打的工程师，今天想跟大家聊聊一个看似简单却常常被忽视的超参——学习率衰减策略。很多人觉得这不就是设置个衰减率嘛，但实际效果可能让你大跌眼镜。

我的踩坑经历

在训练一个7B参数模型时，我最初采用的是线性衰减策略（linear decay），结果发现训练初期精度提升很快，但到了后期就几乎停滞不前。后来尝试改为余弦衰减（cosine decay），效果明显改善。最离谱的是，把学习率从0.001直接跳到0.0001，模型居然直接崩溃，根本无法收敛。

实际测试方案

建议大家这样验证：

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 线性衰减
scheduler = lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=1.0, end_factor=0.1, total_iters=epochs)

# 余弦衰减
scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

# 分段衰减
scheduler = lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[30, 60], gamma=0.1)

我的调优建议

1. 初期用线性衰减，中期转余弦衰减
2. 衰减率不要超过10倍，否则容易卡死
3. 学习率范围控制在[0.0001, 0.001]之间效果最好

别小看这些超参，它们真的能决定你模型的最终精度。我建议大家多做对比实验，找到最适合你数据集和模型架构的衰减策略。

经验之谈： 真正的调优不是盲目试错，而是有策略地验证不同策略对收敛性和最终精度的影响。