rec_svtrv2_ch.yml rec模型训练，全新训练和微调时，如何设置lr

[nissansz]

lr:
name: Cosine
learning_rate: 0.001 # 8gpus 192bs
warmup_epoch: 5

[GreatV]

在 rec_svtrv2_ch.yml 配置文件中，lr 部分用于设置学习率（learning rate），这对于模型的训练和微调非常重要。根据你提供的配置，lr 的设置如下：

lr:
  name: Cosine
  learning_rate: 0.001 # 8gpus 192bs
  warmup_epoch: 5

1. 全新训练时的学习率设置

• 学习率（learning_rate）：对于全新训练，通常可以从一个相对较大的学习率开始，以便模型能够快速收敛。你当前设置的学习率为 0.001，这是一个常见的初始学习率值，适用于大多数场景。
• 学习率调度器（name）：你使用的是 Cosine 调度器，这种调度器会在训练过程中逐渐降低学习率，有助于模型在后期更稳定地收敛。
• 预热期（warmup_epoch）：设置为 5 个 epoch，这意味着在前 5 个 epoch 中，学习率会从 0 逐渐增加到 0.001，这有助于模型在训练初期更稳定。

2. 微调时的学习率设置

• 学习率（learning_rate）：对于微调任务，通常建议使用比全新训练更小的学习率，因为模型已经在一个较大的数据集上进行了预训练，微调时只需要对模型进行小幅调整。你可以将学习率设置为 0.0001 或更小，具体值可以根据任务需求进行调整。
• 学习率调度器（name）：Cosine 调度器仍然适用，但可以适当减少 warmup_epoch 的数量，比如设置为 2 或 3，因为模型已经经过了预训练，不需要太长的预热期。

3. 参考文档

• 你可以参考 PaddleOCR 的讨论 来进一步了解如何在 8G GPU 上调整配置文件，特别是关于学习率的设置。

总结

• 全新训练：保持 learning_rate: 0.001，warmup_epoch: 5。
• 微调：建议将 learning_rate 设置为 0.0001 或更小，warmup_epoch 设置为 2 或 3。

根据你的具体任务和硬件条件，可以适当调整这些参数以获得最佳的训练效果。

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