Læringshastighetsplanlegging

Læringshastighetsplanlegging, eller learning rate scheduling på engelsk, er en optimaliseringsteknikk som brukes i maskinlæring, spesielt innen dyp læring. Målet med læringshastighetsplanlegging er å justere læringshastigheten til en modell over tid under treningsprosessen. Læringshastigheten bestemmer hvor store steg en modell tar i retning av å minimere tapsfunksjonen. En for høy læringshastighet kan føre til at modellen hopper over det optimale punktet, mens en for lav læringshastighet kan resultere i at treningen tar uforholdsmessig lang tid eller at modellen blir sittende fast i et lokalt minimum.

Ulike strategier for læringshastighetsplanlegging eksisterer. En vanlig metode er å gradvis redusere læringshastigheten etter et visst antall epoker. Dette kan gjøres ved å bruke en trappetrinnfunksjon der læringshastigheten holdes konstant i perioder og deretter reduseres brått. En annen tilnærming er eksponentiell nedgang, hvor læringshastigheten reduseres med en fast faktor i hver epoke eller iterasjon. Andre mer avanserte metoder inkluderer "cosine annealing", som følger en cosinusbølgeform, og "reduce on plateau", hvor læringshastigheten reduseres når tapsfunksjonen slutter å forbedre seg over et visst antall epoker. Valget av læringshastighetsplanlegger avhenger ofte av den spesifikke oppgaven, datasettet og den valgte optimeringsalgoritmen. Effektiv læringshastighetsplanlegging kan bidra til raskere konvergens og bedre ytelse for maskinlæringsmodeller.