pytorch优化器常见问题(答疑解困惑全攻略)

为什么我开始折腾PyTorch优化器

那天，我正搞一个深度学习小项目，想训练个猫狗分类的模型，结果从头开始就碰壁了。用的是PyTorch，本来以为很简单，结果训练了半天，损失函数纹丝不动，就跟坐过山车似的。我折腾了好几天，换了各种优化器，SGD、Adam全上，还是不见起色。郁闷得直挠头，查遍了网上资料，发现好多人都遇到类似问题。于是我就决定好好梳理一下优化器的那些鬼坑，免得再浪费生命。

遇到第一个大坑：学习率设多少合适

我先找了个最简单的SGD优化器试试，设定0.001的学习率，训练循环跑起来没十分钟，损失就开始乱跳，一会儿上天一会儿入地。我心想这不对，于是调成0.01，结果损失直接飙升到天际，模型彻底炸了。换到Adam优化器，学习率设了0.001，还是老样子。折腾一晚上，试了一堆数字：0.0001、0.01、0.001、0.1，发现0.001勉强稳定些，但速度慢得像蜗牛爬。赶紧翻书，结合我的数据规模，我才懂了个道理：学习率太小，模型磨蹭；太大，模型飞了。靠手动一点点试，真够费劲的。

第二个头疼问题：SGD和Adam选哪个

我换了批复杂点的数据，想对比看看哪个优化器更好用。一开始用SGD，加了点动量参数，训练快了些，但有时损失就卡在那儿不动，跟死机似的。换成Adam，效果好点，损失降得顺畅，但它参数多，容易带歪模型，精度反而不稳。我连续换了十来个例子，发现：

• SGD适合简单任务，收敛慢点但靠谱
• Adam在数据杂碎时快得很，可经常overshoot

总结出：新手直接Adam起步，别瞎想太多。

调试权重衰减的糟心经历

优化器里有那个权重衰减参数，默认是0，我寻思着加点儿能防止模型过拟合。结果一顿操作加进去，loss突然就开始飘了，模型咋调都不收敛。我跟它较劲两小时，才发现衰减值设得太大，模型被压得喘不过气。赶紧调小到0.0001，才慢慢恢复正常。这教训太深刻：参数不是随便设的，得配合数据大小一点点试。

搞定常见问题后的全攻略心得

搞完这些坑，我把经验都总结成了个小抄。比如，学习率先从0.001试起，太慢或太快再微调；优化器选Adam省事，稳点用SGD；权重衰减别过0.001，否则模型崩给你看。折腾了这一通，项目总算跑顺了，损失从乱跳变成了稳稳下降，模型精度也上去了。这玩意儿看着简单，一踩坑就是大坑，下次上手我就直接拿这攻略走起，省得浪费大把时间。