decay_steps=100000,decay_rate=0.96,staircase=True)model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule),loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(data,labels,epochs=5)
首先，我们开始训练神经网络模型，即step开始从逐步增加；但是由于我的staircase为True，因此只要指数(step / decay_steps)是小于1的，那么都视作（因为当前参数设置是对结果向下取整）；而由于除了以外任何数的次方都是1，因此此时的公式initial_learning_rate * decay_rate ^ (step / decay_steps)始终等于initial_l...
decayed_learning_rate = learning_rate * exp(-decay_rate * global_step / decay_steps) ReduceLROnPlateau 如果被监控的值(如‘val_loss’)在 patience 个 epoch 内都没有下降,那么学习率衰减,乘以一个 factor decayed_learning_rate = learning_rate * factor这些...
初始的学习速率是0.1,总的迭代次数是1000次,如果staircase=True,那就表明每decay_steps次计算学习速率变化,更新原始学习速率,如果是False,那就是每一步都更新学习速率。红色表示False,绿色表示True。
global_step = min(global_step, decay_steps) decayed_learning_rate = (learning_rate - end_learning_rate) * (1 - global_step / decay_steps) ^ (power) + end_learning_rate 图3. polynomial_decay 示例,cycle=False,其中红色线为 power=1,即线性下降;蓝色线为 power=0.5,即开方下降;绿色线为 po...
步骤主要包括：1. 定义初始学习率。2. 设置衰减参数，如衰减系数和衰减速度。3. 使用tf.train.exponential_decay函数调整学习率。此函数提供两种衰减方式供选择：1. staircase = False：每一步学习率都进行调整。2. staircase = True：每decay_steps次计算后调整学习率。举例说明，假设初始学习率为0.1...
decay_steps:触发衰减的步长间隔, decay_rate:每次衰减的乘数因子(如0.9表示学习率降至90%)。 计算公式为: $ \text{学习率} = \text{initial_learning_rate} \times \text{decay_rate}^{(\text{step} / \text{decay_steps})} $ 通过逐步降低学习率,模型在训练后期可更稳定...
decay_steps为衰减速度。 而tf.train.exponential_decay函数则可以通过staircase(默认值为False)选择不同的衰减方式:如果staircase = True,那就表明每decay_steps次计算学习速率变化,更新原始学习速率,如果是False,那就是每一步都更新学习速率。红色表示False,绿色表示True。 global_step = tf.Variable(0) learning_rat...
tf.train.exponential_decay( learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None ) 一句话描述:对学习率learning_rate应用指数衰减。 多说点:固定的学习率总是显得笨拙:太小速度太慢,太大又担心得不到最优解。一个很直接的想法就是随着训练的进行,动态设置学习率——随着训练...
(1 - alpha) * cosine_decay + alpha decayed_learning_rate = learning_rate *...线性余弦衰减的学习率计算公式为: global_step=min(global_step,decay_steps) linear_decay=(decay_steps-global_step)/decay_steps) cosine_decay..., 'b-', linewidth=2) plt.plot(x, y, 'r-', linewidth=2) plt...