摘要：CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教程将从理论和代码实战两个方面进行。
本文分享自华为云社区《CosineWarmup理论介绍与代码实战》，作者： 李长安。
CosineWarmup是一种非常实用的训练策略，本次教程将带领大家实现该训练策略。教程将从理论和代码实战两个方面进行。
在代码实战部分，模型采用LeNet-5模型进行测试，数据采用Cifar10数据集作为基准数据，
Warmup最早出现于这篇文章中：Accurate, Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour，warmup类似于跑步中的热身，在刚刚开始训练的时候进行热身，使得网络逐渐熟悉数据的分布，随着训练的进行学习率慢慢变大，到了指定的轮数，再使用初始学习率进行训练。
consine learning rate则来自于这篇文章Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks，通过余弦函数对学习率进行调整
一般情况下，只在前五个Epoch中使用Warmup，并且通常情况下，把warm up和consine learning rate一起使用会达到更好的效果。
- Warmup
Warmup是在ResNet论文中提到的一种学习率预热的方法，它在训练开始的时候先选择使用一个较小的学习率，训练了一些epoches或者steps(比如4个epoches,10000steps),再修改为预先设置的学习来进行训练。由于刚开始训练时,模型的权重(weights)是随机初始化的，此时若选择一个较大的学习率,可能带来模型的不稳定(振荡)，选择Warmup预热学习率的方式，可以使得开始训练的几个epoches或者一些steps内学习率较小,在预热的小学习率下，模型可以慢慢趋于稳定,等模型相对稳定后再选择预先设置的学习率进行训练,使得模型收敛速度变得更快，模型效果更佳。
- 余弦退火策略
当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（Cosine annealing）可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降，然后加速下降，再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合，以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。
- 带Warmup的余弦退火策略
- 单个周期余弦退火衰减图形
以单个周期余弦退火衰减为例，介绍带Warmup的余弦退火策略，如下图所示，学习率首先缓慢升高，达到设定的最高值之后，通过余弦函数进行衰减调整。但是通常面对大数据集的时候，学习率可能会多次重复上述调整策略。
