PyTorch自定义学习率调度器实现指南

在深度学习训练过程中，学习率调度器扮演着至关重要的角色。这主要是因为在训练的不同阶段，模型的学习动态会发生显著变化。

在训练初期，损失函数通常呈现剧烈波动，梯度值较大且不稳定。此阶段的主要目标是在优化空间中快速接近某个局部最小值。然而，过高的学习率可能导致模型跳过潜在的优质局部最小值，从而限制了模型性能的充分发挥。

尽管PyTorch提供了多种预定义的学习率调度器，但在特定研究场景或需要更精细控制时，这些标准实现可能无法完全满足需求。在这种情况下，实现自定义学习率调度器成为了一个可行的解决方案。

 

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