ReduceLROnPlateau Scheduler giảm Learning Rate khi nào trong quá trình huấn luyện?

Mở bài

Trong quá trình huấn luyện mô hình ML/DL, nhiều bạn gặp tình huống loss “đứng yên” dù mô hình vẫn đang chạy. Đây là lúc nhiều người bắt đầu tò mò về ReduceLROnPlateau – một cơ chế tự điều chỉnh tốc học (learning rate) khá quen thuộc khi làm việc với các thư viện như PyTorch hoặc Keras. Câu hỏi thường gặp nhất là: nó giảm learning rate vào thời điểm nào?

ReduceLROnPlateau hoạt động như thế nào

Giải thích rõ ràng, dễ hiểu
ReduceLROnPlateau quan sát một metric (thường là validation loss). Khi metric đó không cải thiện trong một số epoch liên tiếp, learning rate sẽ được giảm xuống.
Trạng thái “không cải thiện” được xác định dựa trên:

Số epoch chờ (patience)
Mức độ thay đổi phải vượt qua một ngưỡng nhỏ (min_delta)
Hướng tối ưu tùy metric (min hoặc max)

Khi các điều kiện trên thỏa, scheduler hạ learning rate theo một hệ số (factor).
Điều này giúp mô hình tinh chỉnh bước nhảy nhỏ hơn khi đã đi gần vùng tối ưu.

Ví dụ minh họa

Ví dụ minh họa
Giả sử bạn theo dõi validation loss:

Validation loss giảm đều trong 10 epoch đầu
Từ epoch 11 → 16: validation loss không giảm thêm
Patience = 5

Vậy tại epoch 16, scheduler xem như mô hình đã “chững” và giảm learning rate.

Ứng dụng trong dự án AI/ML

Góc nhìn khi làm dự án AI/ML
Trong thực tế, các mô hình lớn như CNN cho hình ảnh hay LSTM/Transformer cho NLP đều dễ gặp hiện tượng plateau nếu learning rate ban đầu cao. ReduceLROnPlateau hỗ trợ tự động điều chỉnh mà không cần cập nhật thủ công, giảm công sức tinh chỉnh.
Ở môi trường sản xuất (liên quan tới MLOps của các module nền tảng), scheduler này còn giúp quá trình huấn luyện ổn định khi chạy nhiều thí nghiệm, đặc biệt khi kết hợp tracking và versioning.

Liên hệ kiến thức

Liên hệ kiến thức nền
Kiến thức về learning rate, loss và tối ưu hóa thường xuất hiện trong nhóm bài giảng liên quan đến optimization, losses & metrics (Module 5). Khi mô hình sang giai đoạn Deep Learning (Module 7–8), cơ chế giảm learning rate theo plateau bắt đầu được ứng dụng thường xuyên để cải thiện quá trình hội tụ.

Gợi ý thực hành

Lời khuyên cho người bắt đầu
Bạn có thể thử nghiệm với mô hình nhỏ và thay đổi các tham số như patience hoặc factor để quan sát sự khác biệt. Việc xem biểu đồ learning rate theo thời gian cũng giúp hiểu rõ hơn tác động của scheduler này.

Hỏi đáp nhanh

Hỏi đáp nhanh về chủ đề

ReduceLROnPlateau có theo dõi training loss không?
Có, nhưng thường dùng validation loss để tránh overfitting.
Scheduler này có giảm liên tục mỗi epoch không?
Không, chỉ giảm khi metric không cải thiện sau số epoch patience.
Có thể dùng cho cả bài toán regression và classification không?
Có, vì nó phụ thuộc vào metric chứ không phụ thuộc loại bài toán.
Có cần dùng chung với EarlyStopping không?
Có thể dùng cùng, vì mỗi cơ chế xử lý một mục tiêu khác nhau.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.