læringsratevalg

læringsratevalg refererer til valget av læringsraten, eller trinnstørrelsen, i iterative optimeringsmetoder som gradientnedstigning. Læringsraten bestemmer hvor store oppdateringer som gjøres i hver iterasjon, og har stor betydning for hvor raskt og stabilt en modell konvergerer mot et optimum.

En passende læringsrate er viktig fordi for stor rate kan gjøre treningen ustabil eller føre til Divergens, mens en for liten rate kan gjøre treningen unødvendig langsom og fanget i lokale minima. Valget påvirker også generalisering og konvergens mot flate områder i landskapet.

Det finnes statiske og adaptive tilnærminger. En statisk læringsrate holder samme verdi gjennom hele treningen, ofte sammen med en nedtrappingsplan. Adaptive metoder justerer læringsraten per parameter eller ut fra gradientens historie, slik som AdaGrad, RMSprop og Adam. I praksis brukes ofte kombinasjoner av slike metoder og varianter som cykliske eller oppvarmingsbaserte læringsrater.

Vanlige strategier for å velge læringsrate inkluderer manuell justering, grid- eller random-søk, bayesiansk optimalisering og bruk av et valideringssett. En vanlig teknikk er å bruke en læringsrate-finner som tester et spekter av verdier og identifiserer et område med rask konvergens. Etterpå kan man sette en nedtrapping eller fortsette med en passende adaptive metode. Overvåking av tap og valideringsytelse hjelper å velge og justere læringsraten.

Praktiske retningslinjer tilsier at for SGD med momentum ofte brukes startverdier i området 0,01 til 0,1, mens adaptive metoder som Adam ofte starter rundt 0,001. Valg av læringsrate påvirkes av modellstørrelse, datasett og gradientenes oppførsel. Verktøy som læringsrate-finner og cosine annealing kan forbedre ytelsen og gjøre prosessen mer robust.