Начнем с того, что scheduler'ы в PyTorch представляют собой инструменты для динамического изменения learning rate (lr) во время обучения нейронных сетей. Использование scheduler'ов является важной практикой для оптимизации процесса обучения, поскольку изменение lr может помочь сети достичь лучшей сходимости и позволить ей избежать локальных минимумов.
Однако иногда может возникнуть впечатление, что scheduler'ы в PyTorch занижают lr слишком сильно. Причины для этого могут быть различными и обусловлены как спецификой используемого scheduler'a, так и особенностями набора данных и модели.
Один из часто встречающихся случаев, когда lr может быть занижен слишком сильно, связан с неправильным выбором параметров scheduler'a. Например, если вы установите слишком низкие значения для параметров "step_size" или "gamma" в scheduler'e, это приведет к слишком раннему и быстрому занижению lr. Чтобы это исправить, необходимо тщательно подобрать оптимальные значения для этих параметров, исходя из своей конкретной задачи и данных.
Кроме того, важно также учитывать общий контекст обучения и потребности модели. Некоторые модели и наборы данных могут требовать меньшего lr, чтобы достичь хороших результатов, в то время как другие могут быть более устойчивыми к большим изменениям lr. Поэтому рекомендуется провести исследование, эксперименты с разными значениями lr и параметрами scheduler'a, и оценить их вклад в процесс обучения и качество модели.
Также стоит упомянуть, что scheduler'ы в PyTorch представляют собой одну из многих стратегий управления lr. Существуют и другие методы, такие как стохастический градиентный спуск с уменьшением lr, настройка lr вручную, использование оптимизаторов с автоматически настраиваемым lr (например, Adam) и другие. Иногда использование различных методов и их комбинация может снизить проблемы с слишком сильным занижением lr.
В заключение, scheduler'ы в PyTorch являются мощным инструментом для оптимизации процесса обучения нейронных сетей, но требуют аккуратной настройки и подбора параметров в зависимости от задачи и данных. Если у вас возникли проблемы с слишком сильным занижением lr, рекомендуется выполнить исследование, провести эксперименты и оценить различные параметры и методы, чтобы найти наилучшее решение для вашей задачи.