学习率

在你的代码中有两个不同的学习率（lr），它们分别是通过 --lr 和 --final_lr 参数定义的。下面是对这两个学习率的解释：

1. --lr: 初始学习率

parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.003, help='learning rate')

• 含义：这是模型训练时的初始学习率（lr），用于在优化器中定义训练初始时的学习率。它代表了模型参数更新的初始步伐。
• 使用场景：在优化器中使用：

  optimizer = torch.optim.Adam(self.model.parameters(), lr=self.config.lr)
  

  此处 self.config.lr 就是通过 --lr 参数设置的初始学习率。
• 作用：这是在训练开始时模型更新参数的速度。在代码中默认值为 0.003。

2. --final_lr: 最终学习率

parser.add_argument('--final_lr', type=float, default=1e-3, help='exponential decay from lr')

• 含义：这是在训练的末期希望学习率逐渐减小到的目标值（final_lr）。它用于控制学习率从初始学习率 lr 逐步衰减到 final_lr 的过程。
• 指数衰减机制：在代码中，你使用了一个指数衰减的学习率调度器：

  self.log_alpha = log(config.final_lr / config.lr) / self.max_step
  lr_lambda = lambda step: exp(log_alpha * (step + 1))  # 相当于 alpha^{step}
  scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lr_lambda)
  

  这里 self.log_alpha 是基于 lr 和 final_lr 计算的，用来确定学习率随时间衰减的速率。LambdaLR 调度器使用这个 log_alpha 来根据训练步数更新学习率，最终使学习率逐步接近 final_lr。
• 作用：通过这个指数衰减机制，学习率在整个训练过程中逐步减小，保证在训练的后期，模型的学习步伐变得更小，从而提高模型的稳定性。

学习率的变化过程：

• 训练开始时，学习率为 --lr（即 config.lr，例如 0.003）。
• 随着训练的进行，学习率会根据指数衰减公式逐渐减少，最终接近 --final_lr（即 config.final_lr，例如 1e-3）。
• 在 get_scheduler() 函数中定义了这个衰减过程，通过 lr_lambda 函数，每个 batch 之后学习率都会进行一次调整。

总结：

• 初始学习率（lr）：在训练开始时使用，决定模型参数初始的更新步伐。
• 最终学习率（final_lr）：是训练结束时希望学习率衰减到的目标值，用于让学习率逐渐减小，从而在训练后期模型能以更小的步伐进行更新。