几万字符，rec模型训练resnet34初始lr设置为多少？后期很难改善时，lr设置为多少？

[nissansz]

几万字符，rec模型训练resnet34初始lr设置为多少？后期很难改善时，lr设置为多少？

[GreatV]

对于几万字符的识别任务，在使用 ResNet34 进行训练时，学习率（learning rate, lr）的设置是一个关键因素。根据 PaddleOCR 相关的讨论（Discussion 14155），可以参考以下建议：

1. 初始学习率设置：

   • 一般来说，ResNet34 训练的初始学习率可以设置在 1e-3 到 1e-4 之间。
   • 如果采用 Adam 优化器，可以设定 lr 为 1e-3，而如果使用 SGD，则可以尝试 1e-2 或 1e-3。

2. 后期学习率调整：

   • 如果训练后期发现模型难以进一步改善，可以采用 学习率衰减策略，比如：
     • Step Decay: 每隔一定轮次（如 20k 或 50k 轮）将 lr 乘以 0.1。
     • Cosine Decay: 逐渐降低 lr，使其在训练后期更加稳定。
   • 具体调整建议：
     • 如果模型已经收敛但仍有错误字符，可以逐步降低 lr，例如从 1e-3 降到 1e-4 或 1e-5 进行微调。
     • 也可以考虑 冻结 backbone（ResNet34 部分），只更新最后的 CTC 相关层，以减少对已学到特征的影响。

建议在实验过程中使用 学习率监控（如 TensorBoard）观察 loss 变化，并结合验证集准确率来决定 lr 何时调整。

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