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前言：
SGD的不足：
①呈“之”字型，迂回前进，损失函数值在一些维度的改变得快（更新速度快），在一些维度改变得慢（速度慢）- 在高维空间更加普遍
②容易陷入局部极小值和鞍点
③对于凸优化而言，SGD不会收敛，只会在最优点附近跳来跳去
这里面主要讲解一下梯度更新的两个技巧，在训练的时候
应用比较多.
目录：
- momentum
- learn rate decay
一 momentum
正常的梯度更新公式:
通过动量更新梯度公式:
当前的梯度更新方向 由当前的梯度和历史梯度叠加组成的。
Momentum算法的优点：
当某个参数在最近一段时间内的梯度方向不一致时，其真实的参数更新幅度变小；
相反，当在最近一段时间内的梯度方向都一致时，其真实的参数更新幅度变大，起到加速作用。
一般而言，在迭代初期，梯度方向都比较一致，动量法会起到加速作用，可以更快地到达最优点。在迭代后期，梯度方向会取决不一致，在收敛值附近震荡，动量法会起到减速作用，增加稳定性。从某种角度来说，当前梯度叠加上部分的上次梯度，一定程度上可以近似看作二阶梯度。
PyTorch 里面的API 函数
torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, momentum=0.9,weight_decay=wd)
对于ADM 这类优化器，是内部自带的，不需要手动设置。
二 learn rate decay
学习率衰减
现有问题：
1 学习率太小，长时间无法到达最优点
2 学习率太大，参数激烈震荡,无法收敛
默认的学习率是1e-3,1e-4
解决方案：
learn rate decay
每训练一些batch 后，学习率逐渐降低，如下图
如下图,随着训练的batch 增加，学习率降低，降低了
参数震荡，能够快速的朝一个方向收敛
PyTorch方案1
通过观测loss 是否减少，来动态调整学习率
-
torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode=‘min’, factor=0.1, patience=10, verbose=False, threshold=0.0001, threshold_mode=‘rel’, cooldown=0, min_lr=0, eps=1e-08)
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PyTorch方案2：
如下图，每训练30次
参考：
课时59 动量与学习率衰减_哔哩哔哩_bilibili
https://www.cnblogs.com/shiliuxinya/p/12261966.html
pytorch 中ReduceLROnPlateau 的使用_pytorch的reducelronplateau_zx66zx的博客-CSDN博客
【pytorch 优化器】ReduceLROnPlateau详解_reducelronplateau参数_devil_son1234的博客-CSDN博客