add onecycle

[bupt906]

论文链接](https://arxiv.org/pdf/2012.12645.pdf)
参考代码
我的工作

• 将pytorch代码转换成paddle代码，按照PaddleOCR的代码风格集成到项目中。

• 调整代码，没有使用源码中有关momentum的参数。

• 在自己的中文数据集(200W+)上做实验验证结构的可行性：

  • 不加载预训练模型进行训练(30轮)，backbone模型用的是MobileNetV1Enhance，学习率策略为：name: Piecewise decay_epochs : [20, 30]. values : [0.01, 0.002]. warmup_epoch: 1. 训练acc75%，验证集acc86%。
  • 不加载预训练模型进行训练(30轮)，backbone模型用的是MobileNetV1Enhance，学习率策略为：name: OneCycle max_lr: 0.01。训练acc79%，验证集87%。

• 实验环境及参数
  单机4卡(V100，32G)，num_workers=8，batch_size=256

onecycle.zip
注：由于#5171 cla认证问题，重新提交新的pr。

[paddle-bot-old]

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