分层学习率衰减在NLP预训练模型中的应用

基于论文《如何微调BERT进行文本分类？》中提出的方法，我们可以实现对BERT模型的分层学习率衰减，以优化其在特定任务上的表现。具体代码如下：

# 引用自 
from transformers import AdamW
# 设置分层学习率衰减
# 基础学习率
lr_base = 5e-6
lr_classifier = 5e-5
# 衰减系数
xi = 0.95
lr = {}
lr[23] = lr_base
for k in range(23, 0, -1):
    lr[k-1] = xi * lr[k]
print('Learning Rate Decay: ', lr)
adamw_lr = [{'params': model.roberta.encoder.layer[i].parameters(), 'lr': lr[i]} for i in range(24)]
adamw_lr.append({'params': model.classifier.parameters(), 'lr': lr_classifier})
print(adamw_lr)
optimizer = AdamW(
    adamw_lr,
    lr=lr_classifier
)
# 微调过程中使用上述定义的优化器

如图所示，基础学习率为较低值，随着模型层次的加深，学习率逐渐增加，但增长幅度由衰减因子ξ控制，确保较浅层具有更低的学习率，从而稳定训练过程。

当衰减因子ξ小于1时，模型底层将拥有更低的学习率，这有助于避免对深层特征的过度调整，保持模型的泛化能力。而当衰减因子为1时，则相当于未使用分层学习率衰减，即所有层使用相同的学习率。

根据论文的研究结果，在对BERT模型进行微调时，设置基础学习率为2e-5，衰减因子为0.95，能够获得最佳的效果。