# cfg.SOLVER

SOLVER Group定义所有和训练优化相关的配置

## `LR`

初始学习率

### 默认值

0.1

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## `LR_WARMUP`

学习率是否经过warmup过程，如果设置为True，则学习率会从0开始，经过`LR_WARMUP_STEPS`步后线性增长到指定的初始学习率

### 默认值

False

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## `LR_WARMUP_STEPS`

学习率warmup步数

### 默认值

2000

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## `LR_POLICY`

学习率的衰减策略，支持`poly` `piecewise` `cosine`三种策略

### 默认值

`poly`

### 示例
* 当使用`poly`衰减时，假设初始学习率为0.1，训练总步数为10000，则在power分别为`0.4` `0.8` `1` `1.2` `1.6`时，衰减曲线如下图：
  * power = 1 衰减曲线为直线
  * power > 1 衰减曲线内凹
  * power < 1 衰减曲线外凸

  <p align="center">
  <img src="../imgs/poly_decay_example.png" hspace='10' height="400" width="800"/> <br />
  </p>

* 当使用`poly`衰减时，假设初始学习率为0.1，训练总步数为10000，power为`1`，开启了LR_WARMUP，且LR_WARMUP_STEP为2000时，衰减曲线如下图：

  <p align="center">
  <img src="../imgs/warmup_with_poly_decay_example.png" hspace='10' height="400" width="800"/> <br />
  </p>

* 当使用`piecewise`衰减时，假设初始学习率为0.1，GAMMA为0.9，总EPOCH数量为100，DECAY_EPOCH为[10, 20]，衰减曲线如下图：

  <p align="center">
  <img src="../imgs/piecewise_decay_example.png" hspace='10' height="400" width="800"/> <br />
  </p>

* 当使用`cosine`衰减时，假设初始学习率为0.1，总EPOCH数量为100，衰减曲线如下图：

  <p align="center">
  <img src="../imgs/cosine_decay_example.png" hspace='10' height="400" width="800"/> <br />
  </p>

<br/>
<br/>

## `POWER`

学习率Poly下降指数，仅当策略为[`LR_POLICY`](#LR_POLICY)为`poly`时有效

### 默认值

0.9

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## `GAMMA`

学习率piecewise下降指数，仅当策略为[`LR_POLICY`](#LR_POLICY)为`piecewise`时有效

### 默认值

0.1

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## `DECAY_EPOCH`

学习率piecewise下降间隔，仅当策略为[`LR_POLICY`](#LR_POLICY)为`piecewise`时有效

### 默认值

[10, 20]

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## `WEIGHT_DECAY`

L2正则化系数

### 默认值

0.00004

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## `BEGIN_EPOCH`

起始EPOCH值

### 默认值

0

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## `NUM_EPOCHS`

训练EPOCH数

### 默认值

30（需要根据实际需求进行调整）

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## `SNAPSHOT`

训练时，保存模型的间隔（单位为EPOCH）

### 默认值

10（意味着每训练10个EPOCH保存一次模型）

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## `loss`

训练时选择的损失函数， 支持`softmax_loss(sotfmax with cross entroy loss)`,
`dice_loss(dice coefficient loss)`, `bce_loss(binary cross entroy loss)`三种损失函数。
其中`dice_loss`和`bce_loss`仅在两类分割问题中适用，`softmax_loss`不能与`dice_loss`
或`bce_loss`组合，`dice_loss`可以和`bce_loss`组合使用。使用示例如下：

`['softmax_loss']`或`['dice_loss','bce_loss']`

### 默认值

['softmax_loss']

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