[论文解读] No More Pesky Learning Rate Guessing Games.
本文提出循环学习率（CLR），一种通过在训练过程中在上下限之间循环变化学习率来自动设置学习率的方法。通过消除手动调整超参数的步骤，CLR能更快地达到接近最优的准确率，实证结果表明其在CIFAR-10、ImageNet、AlexNet和GoogLeNet上表现强劲，且无需进行大量学习率搜索。
It is known that the learning rate is the most important hyper-parameter to tune for training deep convolutional neural networks (i.e., a guessing game). This report describes a new method for setting the learning rate, named cyclical learning rates, that eliminates the need to experimentally find the best values and schedule for the learning rates. Instead of setting the learning rate to fixed values, this method lets the learning rate cyclically vary within boundary values. This report shows that training with cyclical learning rates achieves near optimal classification accuracy without tuning and often in many fewer iterations. This report also describes a simple way to estimate reasonable bounds - by linearly increasing the learning rate in one training run of the network for only a few epochs. In addition, cyclical learning rates are demonstrated on training with the CIFAR-10 dataset and the AlexNet and GoogLeNet architectures on the ImageNet dataset. These methods are practical tools for everyone who trains convolutional neural networks.
研究动机与目标
- 解决深度CNN训练中学习率手动、耗时的超参数调优挑战。
- 开发一种实用、自动化的学习率设置方法，无需大量实验。
- 证明通过循环变化学习率，可在无需固定学习率调优的情况下实现最优或接近最优的性能。
- 提供一种简单、高效的方法，用于估计循环调度下合理的学习率上下限。
提出的方法
- 在训练过程中，学习率在最小值和最大值之间循环变化，而非保持固定或衰减。
- 通过在训练迭代中以三角形模式变化学习率来实现循环调度。
- 使用线性预热阶段，通过在几个周期内逐步增加学习率来估计学习率的上限。
- 下限设为一个较小的值，而上限则由线性预热运行确定。
- 该方法被应用于AlexNet和GoogLeNet等标准CNN架构，在ImageNet和CIFAR-10上进行训练。
- 使用循环学习率训练可避免对学习率衰减调度或网格搜索的需求。
实验结果
研究问题
- RQ1循环学习率能否实现与手动调优的固定学习率相当或更优的分类准确率？
- RQ2简单的线性预热过程能否可靠地估计循环调度下的有效学习率上下限？
- RQ3循环学习率调度是否能减少达到最优性能所需的训练迭代次数？
- RQ4循环学习率能否在CIFAR-10和ImageNet等不同架构和数据集上有效应用？
主要发现
- 循环学习率在无需手动调优学习率的情况下，即可实现接近最优的分类准确率。
- 该方法通过在更少的迭代次数内达到良好性能，从而减少了训练时间。
- 仅需几个周期的线性预热运行，即可为学习率范围的上限提供可靠估计。
- 该方法在多种架构（包括AlexNet和GoogLeNet）上对CIFAR-10和ImageNet数据集均表现出色。
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