rec模型训练，中途加入更多字体变形和特殊字符，lr要怎么设？0.00001和0.0005对训练速度和准确率有什么不同

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rec模型训练，中途加入更多字体变形和特殊字符，lr要怎么设？0.00001和0.0005对训练速度和准确率有什么不同

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在rec模型训练过程中，中途加入更多字体变形和特殊字符时，学习率（lr）的设置对训练速度和准确率有显著影响。以下是关于学习率设置的建议及其对训练的影响：

学习率设置建议

1. 初始学习率选择：

   • 如果你在训练中途加入更多字体变形和特殊字符，建议从一个较低的学习率开始，例如 0.0001 或 0.00005。这是因为模型已经学习了一部分特征，较高的学习率可能会导致模型忘记之前学到的内容，从而影响准确率。
   • 如果学习率设置过高（如0.0005），可能会导致模型在训练过程中不稳定，尤其是在加入新数据时，模型可能会过度拟合新数据而忽略之前学到的特征。

2. 学习率调整策略：

   • 可以使用学习率衰减策略，例如 Cosine Annealing 或 Step Decay，在训练过程中逐步降低学习率。这有助于模型在训练后期更精细地调整参数，提高准确率。
   • 如果训练过程中发现模型性能下降，可以尝试进一步降低学习率。

0.00001 和 0.0005 对训练速度和准确率的影响

1. 学习率 0.00001：

   • 训练速度：较低的学习率会导致训练速度较慢，因为每次参数更新的幅度较小，模型需要更多的迭代次数才能收敛。
   • 准确率：较低的学习率通常有助于模型更稳定地学习新特征，尤其是在加入新数据（如字体变形和特殊字符）时，能够避免过拟合，从而提高最终准确率。

2. 学习率 0.0005：

   • 训练速度：较高的学习率会加快训练速度，因为每次参数更新的幅度较大，模型可以更快地调整参数。
   • 准确率：较高的学习率可能会导致模型在训练过程中不稳定，尤其是在加入新数据时，可能会过度拟合新数据，导致准确率下降。此外，较高的学习率可能会使模型忘记之前学到的特征。

总结

• 如果你希望模型在加入新数据后能够稳定学习并提高准确率，建议选择较低的学习率（如0.00001或0.0001）。
• 如果你更关注训练速度，并且可以接受一定的准确率波动，可以尝试较高的学习率（如0.0005），但需要密切监控模型的性能，必要时进行调整。

参考文档中的讨论（rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml 恢复训练进行微调时，lr要设置为多少？）也提到，在微调时学习率的设置需要谨慎，通常建议从较低的学习率开始，并根据训练效果动态调整。

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