【学习率预热】Warm up

1.什么是warm up

Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法，它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches或者steps(比如4个epoches,10000steps),再修改为预先设置的学习来进行训练。

2.为什么使用warm up

由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，选择Warmup预热学习率的方式，可以使得开始训练的几个epoches或者一些steps内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。
例：Resnet论文中使用一个110层的ResNet在cifar10上训练时，先用0.01的学习率训练直到训练误差低于80%(大概训练了400个steps)，然后使用0.1的学习率进行训练。

3.warm up的改进

2所述所述的Warmup是constant warmup，它的不足之处在于从一个很小的学习率一下变为比较大的学习率可能会导致训练误差突然增大。于是18年Facebook提出了gradual warmup来解决这个问题，即从最初的小学习率开始，每个step增大一点点，直到达到最初设置的比较大的学习率时，采用最初设置的学习率进行训练。
1.gradual warmup的实现模拟代码如下:

"""
Implements gradual warmup, if train_steps < warmup_steps, the
learning rate will be `train_steps/warmup_steps * init_lr`.
Args:warmup_steps:warmup步长阈值,即train_steps<warmup_steps,使用预热学习率,否则使用预设值学习率train_steps:训练了的步长数init_lr:预设置学习率
"""
import numpy as np
warmup_steps = 2500
init_lr = 0.1
# 模拟训练15000步
max_steps = 15000
for train_steps in range(max_steps):if warmup_steps and train_steps < warmup_steps:warmup_percent_done = train_steps / warmup_stepswarmup_learning_rate = init_lr * warmup_percent_done  #gradual warmup_lrlearning_rate = warmup_learning_rateelse:#learning_rate = np.sin(learning_rate)  #预热学习率结束后,学习率呈sin衰减learning_rate = learning_rate**1.0001 #预热学习率结束后,学习率呈指数衰减(近似模拟指数衰减)if (train_steps+1) % 100 == 0:print("train_steps:%.3f--warmup_steps:%.3f--learning_rate:%.3f" % (train_steps+1,warmup_steps,learning_rate))