pytorch的学习率和优化器在训练中有什么更优搭配吗?
我在CNN网络训练时用NAG+余弦退火策略，每次训练后的效果都不是很好，两者的选配策略不同会有相关影响吗?想提高识别精准度如何搭配更好?
PyTorch中的学习率和优化器搭配是一个重要的超参数调节问题，不同的搭配组合可能对训练效果产生不同的影响。以下是一些常见的优化器和学习率策略的组合：
SGD + 学习率衰减。学习率衰减通常可以帮助训练在后期更好地收敛，尤其是对于复杂的网络和大数据集。具体实现可以使用StepLR或ExponentialLR等PyTorch提供的学习率策略。
Adam + 学习率衰减。Adam优化器通常对学习率的选择不那么敏感，可以搭配学习率衰减策略来更好地平衡训练速度和效果。
SGD/NAG + 动量/加速的动量（momentum/nesterov momentum）。动量通常可以帮助优化器在梯度下降的过程中更好地避免陷入局部最优解，加速的动量则可以进一步加速优化的收敛速度。NAG是一种改进的动量方法，可以进一步提高训练效果。这些方法可以通过PyTorch的momentum参数和NAG优化器来实现。
对于CNN网络训练，除了选择合适的优化器和学习率策略，还需要注意以下几点：
网络的初始权重和偏差应该尽可能随机，避免陷入局部最优解。
训练过程中需要适时调整学习率和优化器的超参数，以平衡训练速度和效果。
数据集的质量和多样性也会对训练效果产生影响，应该尽可能选择大规模、多样化的数据集进行训练。
可以尝试使用一些预训练的网络和迁移学习方法，将已有的预训练网络结构和权重应用于自己的问题上，以加速训练并提高识别精准度。
最后，注意到你提到的余弦退火策略，余弦退火在一些情况下可以帮助优化器在训练过程中更好地探索参数空间，从而达到更好的训练效果。然而，退火策略的参数选择也是需要仔细调节的，需要根据具体的问题进行实验验证才能确定最优的参数组合。