PyTorch提供了多种学习率衰减策略，可以根据具体情况选择适合的方法。这些策略可以分为三大类：有序调整、自适应调整和自定义调整。 1. 有序调整：这类策略是根据训练的epoch次数来控制学习率的变化。常见的有序调整策略有： - 等间隔调整(StepLR)：在每个固定的step_size个epoch后，将学习率乘以gamma。 - 多间隔调整(MultiStepLR)：在指定的milestones(epoch)之后，将学习率乘以gamma。 - 指数衰减(ExponentialLR)：每个epoch都将学习率乘以gamma的指数次幂。 2. 自适应调整：这类策略根据训练过程中的某些测量值来调整学习率。常见的自适应调整策略有： - 余弦退火(CosineAnnealingLR)：学习率在训练过程中以余弦函数的形式进行退火。 - 基于测量值的动态调整(ReduceLROnPlateau)：根据训练中某些测量值的变化情况动态调整学习率。 3. 自定义调整：这类策略允许用户根据自己的需求定义关于epoch的lambda函数来调整学习率。