几万字符，rec模型训练rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml，初始lr设置为多少？后期很难改善时，lr设置为多少？

[nissansz]

Global:
use_gpu: true
epoch_num: 72
log_smooth_window: 20
print_batch_step: 100
save_model_dir:
save_epoch_step: 3

evaluation is run every 2000 iterations

eval_batch_step: [0, 2000]
cal_metric_during_train: false #true
pretrained_model:
checkpoints:
save_inference_dir:
use_visualdl: False
infer_img: doc/imgs_words_en/word_10.png

for data or label process

character_dict_path:
max_text_length: 25
infer_mode: False
use_space_char: true
save_res_path: ./

Optimizer:
name: Adam
beta1: 0.9
beta2: 0.999
lr:
learning_rate: 0.0005
regularizer:
name: 'L2'
factor: 0

Architecture:
model_type: rec
algorithm: CRNN
Transform:
Backbone:
name: ResNet
layers: 34
Neck:
name: SequenceEncoder
encoder_type: rnn
hidden_size: 256
Head:
name: CTCHead
fc_decay: 0

Loss:
name: CTCLoss

PostProcess:
name: CTCLabelDecode

Metric:
name: RecMetric
main_indicator: acc

[GreatV]

在 rec_r34_vd_none_bilstm_ctc.yml 配置文件中，初始学习率 (learning_rate) 被设置为 0.0005，这与提供的参考文档一致。

如果在训练的后期模型提升变得困难，可以尝试以下方法调整学习率 (lr)：

1. 降低学习率：

   • 逐步减少学习率，例如调整为 0.0001 或 0.00005，这有助于细化优化过程，防止参数剧烈波动。
   • 可以使用 学习率衰减策略（如 ReduceLROnPlateau 或 StepLR）来自动调整学习率。

2. 使用预训练模型继续训练：

   • 如果训练效果停滞，可以尝试加载之前的最佳模型权重，并以更低的学习率（如 0.00005）继续训练。

3. 调整优化器参数：

   • Adam 自适应优化器通常效果较好，但如果优化停滞，可以尝试 更换优化器（如 SGD + Momentum）或调整 beta1 和 beta2 参数。

综上，建议：

• 初始 lr: 0.0005
• 训练后期难以改善时，可逐步降低 lr 至 0.0001 或 0.00005 进行微调。

如果仍然无法提升，可以检查数据质量、模型架构或数据增强策略。

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