PolynomialDecay

class paddle.optimizer.lr. PolynomialDecay ( learning_rate, decay_steps, end_lr=0.0001, power=1.0, cycle=False, last_epoch=- 1, verbose=False ) [源代码]

该接口提供学习率按多项式衰减的策略。通过多项式衰减函数,使得学习率值逐步从初始的 learning_rate,衰减到 end_lr

若 cycle 为 True,则计算公式为:

\[ \begin{align}\begin{aligned}decay\_steps & = decay\_steps * math.ceil(\frac{epoch}{decay\_steps})\\new\_learning\_rate & = (learning\_rate-end\_lr)*(1-\frac{epoch}{decay\_steps})^{power}+end\_lr\end{aligned}\end{align} \]

若 cycle 为 False,则计算公式为:

\[ \begin{align}\begin{aligned}epoch & = min(epoch, decay\_steps)\\new\_learning\_rate & = (learning\_rate-end\_lr)*(1-\frac{epoch}{decay\_steps})^{power}+end\_lr\end{aligned}\end{align} \]

参数

  • learning_rate (float) - 初始学习率,数据类型为 Python float。

  • decay_steps (int) - 进行衰减的步长,这个决定了衰减周期。

  • end_lr (float,可选)- 最小的最终学习率。默认值为 0.0001。

  • power (float,可选) - 多项式的幂,power 应该大于 0.0,才能使学习率衰减。默认值为 1.0。

  • cycle (bool,可选) - 学习率下降后是否重新上升。若为 True,则学习率衰减到最低学习率值时,会重新上升。若为 False,则学习率单调递减。默认值为 False。

  • last_epoch (int,可选) - 上一轮的轮数,重启训练时设置为上一轮的 epoch 数。默认值为 -1,则为初始学习率。

  • verbose (bool,可选) - 如果是 True,则在每一轮更新时在标准输出 stdout 输出一条信息。默认值为 False

返回

用于调整学习率的 PolynomialDecay 实例对象。

代码示例

>>> # Example1: train on default dynamic graph mode
>>> import paddle
>>> import numpy as np

>>> # train on default dynamic graph mode
>>> linear = paddle.nn.Linear(10, 10)
>>> scheduler = paddle.optimizer.lr.PolynomialDecay(learning_rate=0.5, decay_steps=20, verbose=True)
>>> sgd = paddle.optimizer.SGD(learning_rate=scheduler, parameters=linear.parameters())
>>> for epoch in range(20):
...     for batch_id in range(5):
...         x = paddle.uniform([10, 10])
...         out = linear(x)
...         loss = paddle.mean(out)
...         loss.backward()
...         sgd.step()
...         sgd.clear_gradients()
...         scheduler.step()    # If you update learning rate each step
...     # scheduler.step()        # If you update learning rate each epoch

方法

step(epoch=None)

step 函数需要在优化器的 optimizer.step() 函数之后调用,调用之后将会根据 epoch 数来更新学习率,更新之后的学习率将会在优化器下一轮更新参数时使用。

参数

  • epoch (int,可选) - 指定具体的 epoch 数。默认值 None,此时将会从-1 自动累加 epoch 数。

返回

无。

代码示例

参照上述示例代码。