- Kích thước Bước Cập Nhật: Learning rate xác định kích thước của bước cập nhật trọng số trong mỗi vòng lặp của thuật toán tối ưu. Một learning rate quá cao có thể khiến mô hình không hội tụ, trong khi một learning rate quá thấp có thể khiến mô hình hội tụ rất chậm hoặc bị kẹt ở các điểm tối ưu địa phương.
- Tốc Độ Hội Tụ: Learning rate ảnh hưởng đến tốc độ hội tụ của mô hình. Learning rate cao có thể giúp mô hình hội tụ nhanh hơn, nhưng nếu quá cao, nó có thể dẫn đến sự không ổn định trong quá trình học. Learning rate thấp có thể dẫn đến việc mô hình học rất chậm, nhưng có thể giúp tìm ra điểm tối ưu tốt hơn.
- Đảm Bảo Tính Ổn Định: Một learning rate quá cao có thể gây ra dao động lớn trong hàm mất mát, trong khi learning rate quá thấp có thể dẫn đến quá trình huấn luyện rất lâu mà không đạt được sự cải thiện đáng kể.
|
- Thử Nghiệm: Bắt đầu với một giá trị learning rate cơ bản, chẳng hạn như 0.01 hoặc 0.001, và theo dõi hiệu suất của mô hình. Điều này giúp bạn có được cái nhìn tổng quan về cách learning rate ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện.
- Sử Dụng Learning Rate Scheduling: Thay đổi learning rate trong quá trình huấn luyện dựa trên các tiêu chí cụ thể. Ví dụ:
- ReduceLROnPlateau: Giảm learning rate khi hiệu suất của mô hình không cải thiện.
- Step Decay: Giảm learning rate sau mỗi vài epoch.
- Exponential Decay: Giảm learning rate theo cấp số nhân theo thời gian.
- Sử Dụng Tinh Chỉnh Learning Rate (Learning Rate Finder): Đây là một kỹ thuật mà bạn bắt đầu với một learning rate rất nhỏ và từ từ tăng lên trong quá trình huấn luyện. Theo dõi cách mà hàm mất mát thay đổi để tìm giá trị learning rate tối ưu.
- Kỹ Thuật Tinh Chỉnh: Sử dụng các kỹ thuật như Adam, RMSprop hoặc Adagrad, những thuật toán tối ưu này tự động điều chỉnh learning rate cho từng trọng số trong quá trình huấn luyện, giúp cải thiện hiệu suất học của mô hình.
- Cross-Validation: Thực hiện cross-validation để kiểm tra các giá trị learning rate khác nhau và chọn giá trị tốt nhất dựa trên hiệu suất mô hình trên tập validation.
- Kết Hợp Với Các Tham Số Khác: Xem xét ảnh hưởng của learning rate cùng với các tham số khác như batch size và số lượng epoch, vì sự tương tác giữa các tham số này cũng có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng.
|