1 问题
在探索mnist数据集过程中,学习率的不同,对我们的实验结果,各种参数数值的改变有何变化,有何不同。
学习率对精度和损失的影响研究。 训练周期=100 学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] (1) 不同学习率下的训练精度曲线; (2) 不同学习率下的训练Loss曲线; (3) 不同学习率下的验证精度曲线; (4) 不同学习率下的验证Loss曲线;
2 方法
在前面的学习过程中,我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下,训练精度,验证精度,训练loss,验证loss的结果,所以说我们只需要加一个循环,通过遍历学习率列表:lrs = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001],用列表来保存数据结果就行,在最后通过可视化matlibplot,来展示结果。
新增的代码(学习率的遍历,画图):
lrs = [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]for i in range(len(lrs)): optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lrs[i],momentum=0.5)lens = len(Train_Acc_list)b = int(lens/4)plt.subplot(2,2,1)plt.plot(list(range(1,101)), Train_Acc_list[:b], color='red')plt.plot(list(range(1,101)),Train_Acc_list[b:2*b],color='blue')plt.plot(list(range(1,101)), Train_Acc_list[2*b:3*b], color='yellow')plt.plot(list(range(1,101)), Train_Acc_list[3*b:], color='green')plt.xlabel('epoch',size=18)plt.ylabel('Accuracy',size=18)plt.title('不同学习率下的训练精度曲线',size=20)plt.legend(labels=['lr=0.1','lr=0.01','lr=0.001','lr=0.0001'])plt.subplot(2, 2, 2)plt.plot(list(range(1, 101)), Train_loss_list[:b], color='red')plt.plot(list(range(1, 101)), Train_loss_list[b:2 * b], color='blue')plt.plot(list(range(1, 101)), Train_loss_list[2 * b:3 * b], color='yellow')plt.plot(list(range(1, 101)), Train_loss_list[3 * b:], color='green')plt.xlabel('epoch', size=18)plt.ylabel('Loss', size=18)plt.title('不同学习率下的训练Loss曲线', size=20)plt.legend(labels=['lr=0.1', 'lr=0.01', 'lr=0.001', 'lr=0.0001'])plt.subplot(2, 2, 3)plt.plot(list(range(1, 101)), Val_Acc_list[:b], color='red')plt.plot(list(range(1, 101)), Val_Acc_list[b:2 * b], color='blue')plt.plot(list(range(1, 101)), Val_Acc_list[2 * b:3 * b], color='yellow')plt.plot(list(range(1, 101)), Val_Acc_list[3 * b:], color='green')plt.xlabel('epoch', size=18)plt.ylabel('Accuracy', size=18)plt.title('不同学习率下的验证精度曲线', size=20)plt.legend(labels=['lr=0.1', 'lr=0.01', 'lr=0.001', 'lr=0.0001'])plt.subplot(2, 2, 4)plt.plot(list(range(1, 101)), Val_loss_list[:b], color='red')plt.plot(list(range(1, 101)), Val_loss_list[b:2 * b], color='blue')plt.plot(list(range(1, 101)), Val_loss_list[2 * b:3 * b], color='yellow')plt.plot(list(range(1, 101)), Val_loss_list[3 * b:], color='green')plt.xlabel('epoch', size=18)plt.ylabel('Loss', size=18)plt.title('不同学习率下的验证Loss曲线', size=20)plt.legend(labels=['lr=0.1', 'lr=0.01', 'lr=0.001', 'lr=0.0001'])plt.show()plt.savefig('pic.svg') |
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运行结果图:
3 结语
根据最后的可视化展示图可以清晰地看到: