Pytorch:LearningRate

学習率をスケジューリングする機能を扱う練習をします．

準備

まず，作業用ディレクトリに移動した後に，以下のコマンドを実行して，プログラムをダウンロードしてください．

wget https://vrl.sys.wakayama-u.ac.jp/class/pytorch_tutorial/exersise_learningrate/exersise_learningrate.py

データセットはCIFAR-10を用います．（他の演習でダウンロード済みの場合は，以下を実行しなくても構いません．ただし，データセットへのパスを適宜修正してください．）

wget -P ./data -r https://vrl.sys.wakayama-u.ac.jp/class/pytorch_tutorial/datasets/cifar-10-batches-py/

ダウンロードしたら，exersise_classimbalance.pyをそのまま実行してください．おそらく，テストデータに対する精度は80%くらいになったと思います．

学習途中での学習率の変更

DNNの学習においては，学習率が小さすぎると学習がなかなか進まず，一方で学習率を大きくすると，重みの更新も大雑把になり，なかなか収束してくれません．そこで，初期学習率を高く設定し，学習が進むにつれて徐々に落としていくのが一般的です．なお，具体的に学習率どの値にすればよいのかは，タスク，データセット，モデルアーキテクチャ，オプティマイザ，その他多くの要因が絡むので，一概には言えません．

現在の学習率は

learning_rate = 1e-1

となっています．