PyTorchで学習率を減衰させるその他の方法：StepLR、ExponentialLR、ReduceLROnPlateau、CosineAnnealingLR、LambdaLR

PyTorch Optimization: PolynomialLR.print_lr() 解説

torch.optim.lr_scheduler.PolynomialLR は、学習率を指数関数的に減衰させる学習率スケジューラです。 print_lr() メソッドは、現在の学習率をコンソールに出力します。

コード例

import torch
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import PolynomialLR

# モデルとオプティマイザを定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# PolynomialLR スケジューラを定義
scheduler = PolynomialLR(optimizer, max_iter=100, power=0.5)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 学習率の更新
    scheduler.step()

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()

出力例

Epoch: 0, LR: 0.100000
Epoch: 1, LR: 0.098039
Epoch: 2, LR: 0.096079
...

解説

• print_lr() メソッドは、現在の学習率 (lr) をコンソールに出力します。
• 学習率は、イテレーションごとに指数関数的に減衰します。
• 減衰率は、power パラメータによって制御されます。

パラメータ

• lr: 初期学習率
• max_iter: 最大イテレーション数
• power: 減衰率

補足

• print_lr() メソッドは、デバッグや学習率の確認に役立ちます。
• 学習率スケジューラの詳細は、PyTorch のドキュメントを参照してください。

PyTorch Optimization: PolynomialLR サンプルコード

import torch
import torch.optim as optim
from torch.optim.lr_scheduler import PolynomialLR

# モデルとオプティマイザを定義
model = torch.nn.Linear(10, 1)
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1)

# PolynomialLR スケジューラを定義
scheduler = PolynomialLR(optimizer, max_iter=100, power=0.5)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 学習率の更新
    scheduler.step()

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()

出力例

Epoch: 0, LR: 0.100000
Epoch: 1, LR: 0.098039
Epoch: 2, LR: 0.096079
...

学習率を可視化する

import matplotlib.pyplot as plt

# 学習率のリストを作成
lrs = []
for epoch in range(100):
    scheduler.step()
    lrs.append(scheduler.get_lr()[0])

# 学習率のグラフを描画
plt.plot(lrs)
plt.xlabel("Epoch")
plt.ylabel("Learning Rate")
plt.show()

異なる減衰率を試す

# 減衰率を変化させて実行
for power in [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]:
    scheduler = PolynomialLR(optimizer, max_iter=100, power=power)
    for epoch in range(100):
        ...
        scheduler.step()
        scheduler.print_lr()

学習率スケジューラとステップLRを比較する

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# StepLR スケジューラを定義
step_lr = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 学習率の更新
    if epoch % 10 == 0:
        step_lr.step()
    else:
        scheduler.step()

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()

CosineAnnealingLR と比較する

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

# CosineAnnealingLR スケジューラを定義
cosine_annealing_lr = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 学習率の更新
    scheduler.step()

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()

PyTorch Optimization: 学習率減衰のその他の方法

StepLR は、一定の間隔で学習率を減衰させるスケジューラです。

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# StepLR スケジューラを定義
step_lr = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 学習率の更新
    if epoch % 10 == 0:
        step_lr.step()

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()

ExponentialLR は、指数関数的に学習率を減衰させるスケジューラです。

from torch.optim.lr_scheduler import ExponentialLR

# ExponentialLR スケジューラを定義
exp_lr = ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 学習率の更新
    exp_lr.step()

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()

ReduceLROnPlateau は、検証指標が一定期間改善されない場合は学習率を減衰させるスケジューラです。

from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

# ReduceLROnPlateau スケジューラを定義
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode="min", patience=10)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 検証指標の計算
    ...

    # 学習率の更新
    reduce_lr.step(val_loss)

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()

CosineAnnealingLR は、余弦関数を用いて学習率を減衰させるスケジューラです。

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

# CosineAnnealingLR スケジューラを定義
cosine_annealing_lr = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 学習率の更新
    cosine_annealing_lr.step()

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()

LambdaLR は、ユーザー定義の関数を使用して学習率を減衰させるスケジューラです。

from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR

# LambdaLR スケジューラを定義
lambda_lr = LambdaLR(optimizer, lambda epoch: 0.95 ** epoch)

# 学習ループ
for epoch in range(100):
    # モデルの更新
    ...

    # 学習率の更新
    lambda_lr.step()

    # 現在の学習率を出力
    scheduler.print_lr()