6.11 学习率调节器
本章的前面几个小节我们详细介绍了从基础的梯度下降法，它的各种变体，到动量法及各种子子孙孙，再到Adam算法的发展演进过程。在随机梯度下降法中，我们提到过动态调整学习率是帮助模型快速收敛的有效办法，因为它是各类优化算法中的关键参数。本节咱们就专注于这个话题，介绍更多知识。
6.11.1 影响学习率主要因素
先来看看调整学习率时，需要考虑哪些因素：
模型的复杂度：较复杂的模型可能需要较小的学习率，因为复杂的模型更难拟合数据。
训练数据的规模：较大的训练数据集可以设置稍大的学习率，因为大的训练数据集可以提供更多的信息，模型也更容易拟合数据。
训练过程中损失函数的变化情况：如果损失函数的变化较小，可能需要调高学习率；如果损失函数的变化较大不稳定，就需要适当调低学习率。
目标任务的复杂度：较复杂的目标任务可能需要较小的学习率，因为复杂的任务更难拟合。
优化器的类型：不同的优化器可能对学习率的敏感度不同，需要根据实际情况进行一定调整。
Batch size：较小的batch size可能会带来较大的随机噪声，导致训练不稳定，一般设置为较小的学习率。
所谓“牵一发而动全身”，这样来形容学习率在深度学习优化算法中的作用一点也不为过。事实上，除了上述因素之外，还有许多其他的因素可能会影响调整学习率的效果，在实战中需要根据具体情况进行调整。这么复杂而关键的问题，光靠人工手动调整太复杂，因此科学家们希望这件事能够自动的进行，因此就涌现出了“学习率调节器”（Learning Rate Scheduler）。
6.11.2 学习率调节器
学习率调节器是在训练神经网络时用来控制学习率的方法，更好的模型更新步骤大小的值。当学习率过大时，模型会振荡或者发散，而当学习率过小时，模型的收敛速度会变慢。学习率调节器的作用就是帮助我们在训练过程中动态调整学习率，以便获得更好的模型训练效果。
学习率调节器的发展可以追溯到 20 世纪 60 年代，当时已经有人提出了调节学习率的方法。但是，直到 2012 年，学习率调节器才真正开始流行。这是因为在 2012 年，Geoffrey Hinton 和他的团队发表了著名的论文 "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"，提出了一种名为 "AdaGrad" 的学习率调节器。在此之后，学习率调节器发展迅速，出现了许多新的方法，包括 "RMSProp"、"Adam" 和 "SGD with Warm Restarts" 等。这些方法在实践中表现出了良好的性能，因此被广泛使用。现在，学习率调节器已经成为训练神经网络的重要工具，并且在机器学习界广受好评。
目前常用的深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow、 Keras 等，都提供了内置的学习率调节器或者允许用户自定义学习率调节器。因此，在使用这些框架训练深度学习模型时，你可以直接使用这些框架提供的学习率调节器，也可以自己实现一个学习率调节器并使用。
我们来看看一些常见的学习率调节器及其代码实现。
注意，预热通常是在训练过程中的前几个 epoch 使用，并在达到一定的迭代次数后切换到其他的学习率调节方法。预热和学习率调节器是两个不同的概念，但是它们都可以用来调节学习率。
梗直哥提示：这部分的完整代码实现涉及到比较多的对pytorch框架的讲解，以及实战经验。限于篇幅，欢迎选修进阶课程《梗直哥深度学习必修课：python实战》
