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训练参数调整

PaddleX所有训练接口中，内置的参数均为根据单GPU卡相应batch_size下的较优参数，用户在自己的数据上训练模型，涉及到参数调整时，如无太多参数调优经验，则可参考如下方式

1.num_epochs的调整

num_epochs是模型训练迭代的总轮数(模型对训练集全部样本过一遍即为一个epoch)，用户可以设置较大的数值，根据模型迭代过程在验证集上的指标表现，来判断模型是否收敛，进而提前终止训练。此外也可以使用train接口中的early_stop策略，模型在训练过程会自动判断模型是否收敛自动中止。

2.batch_size和learning_rate

  • Batch Size指模型在训练过程中，前向计算一次(即为一个step)所用到的样本数量
  • 如若使用多卡训练， batch_size会均分到各张卡上（因此需要让batch size整除卡数）
  • Batch Size跟机器的显存/内存高度相关，batch_size越高，所消耗的显存/内存就越高
  • PaddleX在各个train接口中均配置了默认的batch size(默认针对单GPU卡)，如若训练时提示GPU显存不足，则相应调低BatchSize，如若GPU显存高或使用多张GPU卡时，可相应调高BatchSize。
  • 如若用户调整batch size，则也注意需要对应调整其它参数，特别是train接口中默认的learning_rate值。如在YOLOv3模型中，默认train_batch_size为8，learning_rate为0.000125，当用户将模型在2卡机器上训练时，可以将train_batch_size调整为16, 那么同时learning_rate也可以对应调整为0.000125 * 2 = 0.00025

3.warmup_steps和warmup_start_lr

在训练模型时，一般都会使用预训练模型，例如检测模型在训练时使用backbone在ImageNet数据集上的预训练权重。但由于在自行训练时，自己的数据与ImageNet数据集存在较大的差异，可能会一开始由于梯度过大使得训练出现问题，这种情况下可以在刚开始训练时，让学习率以一个较小的值，慢慢增长到设定的学习率。warmup_steps和warmup_start_lr就是起到这个作用，模型开始训练时，学习率会从warmup_start_lr开始，在warmup_steps个batch数据迭代后线性增长到设定的学习率。

例如YOLOv3的train接口，默认train_batch_size为8，learning_rate为0.000125, warmup_steps为1000， warmup_start_lr为0.0；在此参数配置下表示，模型在启动训练后，在前1000个step(每个step使用一个batch的数据，即8个样本)内，学习率会从0.0开始线性增长到设定的0.000125。

4.lr_decay_epochs和lr_decay_gamma

lr_decay_epochs用于让学习率在模型训练后期逐步衰减，它一般是一个list，如[6, 8, 10]，表示学习率在第6个epoch时衰减一次，第8个epoch时再衰减一次，第10个epoch时再衰减一次。每次学习率衰减为之前的学习率*lr_decay_gamma。

例如YOLOv3的train接口，默认num_epochs为270,learning_rate为0.000125， lr_decay_epochs为[213, 240]，lr_decay_gamma为0.1;在此参数配置下表示，模型在启动训练后，在前213个epoch中，训练时使用的学习率为0.000125，在第213至240个epoch之间，训练使用的学习率为0.000125x0.1=0.0000125，在240个epoch之后，使用的学习率为0.000125x0.1x0.1=0.00000125

5.参数设定时的约束

根据上述几个参数，可以了解到学习率的变化分为WarmUp热身阶段和Decay衰减阶段，

  • Wamup热身阶段：随着训练迭代，学习率从较低的值逐渐线性增长至设定的值，以step为单位
  • Decay衰减阶段：随着训练迭代，学习率逐步衰减，如每次衰减为之前的0.1， 以epoch为单位
  • step与epoch的关系：1个epoch由多个step组成，例如训练样本有800张图像，train_batch_size为8, 那么每个epoch都要完整用这800张图片训一次模型，而每个epoch总共包含800//8即100个step

在PaddleX中，约束warmup必须在Decay之前结束，因此各参数设置需要满足下面条件

warmup_steps <= lr_decay_epochs[0] * num_steps_each_epoch

其中num_steps_each_epoch计算方式如下,

num_steps_each_eposh = num_samples_in_train_dataset // train_batch_size

因此，如若你在启动训练时，被提示warmup_steps should be less than...时，即表示需要根据上述公式调整你的参数啦，可以调整lr_decay_epochs或者是warmup_steps。