mxnet 衰减学习率

这个也可以看看：

https://blog.csdn.net/LEILEI18A/article/details/103682433

一个是使用回调功能在每个批次/时代的结束：

sgd_opt = opt.SGD(learning_rate=0.005, momentum=0.9, wd=0.0001, rescale_grad=(1.0/batch_size))
model = mx.model.FeedForward(ctx=gpus, symbol=softmax, num_epoch=num_epoch, optimizer=sgd_opt, initializer=mx.init.Uniform(0.07))
def lr_callback(param): if param.nbatch % 10 == 0: sgd_opt.lr /= 10 # decrease learning rate by a factor of 10 every 10 batches print 'nbatch:%d, learning rate:%f' % (param.nbatch, sgd_opt.lr) model.fit(X=train_dataiter, eval_data=test_dataiter, batch_end_callback=lr_callback)

另一种方法是使用一个诸如AdaGrad或ADAM的optimizers

model = mx.model.FeedForward(ctx    = [mx.gpu(0)], num_epoch  = 60, symbol   = network, optimizer  = 'adam', initializer  = mx.init.Xavier(factor_type="in", magnitude=2.34)) model.fit(X= data_train)

可以用GluonCV中的LRScheduler, 比较方便.

from gluoncv.utils.lr_scheduler import LRSequential, LRScheduler

在训练循环中，可以靠
trainer.set_learning_rate(trainer.learning_rate*lr_factor)
将学习率乘以一个lr_factor；
比如：

lr_factor = 0.5
lr_steps = [60, 140, 180, 220, 260, np.inf]
lr_counter = 0

for epoch in range(epochs):
if epoch == lr_steps[lr_counter]:
trainer.set_learning_rate(trainer.learning_rate*lr_factor)
lr_counter += 1

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