initial_learning_rate=0.1lr_schedule=tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(initial_learning_rate,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...
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...
分段常数衰减可以让调试人员针对不同任务设置不同的学习率,进行精细调参,在任意步长后下降任意数值的learning rate,要求调试人员对模型和数据集有深刻认识。 tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay(boundaries, values, name=None) 功能:分段常数衰减学习率策略. 等价API:tf.optimizers.schedules.PiecewiseCons...
上述论文是建议我们在用 Adam 的同时,也可以用 learning rate decay。 我也简单的做了个实验,在 cifar-10 数据集上训练 LeNet-5 模型,一个采用学习率衰减 tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(patience=5),另一个不用。optimizer 为 Adam 并使用默认的参数,η=0.001。结果如下: 加入学习率衰减和不加两种情...
上述论文是建议我们在用 Adam 的同时,也可以用 learning rate decay。 我也简单的做了个实验,在 cifar-10 数据集上训练 LeNet-5 模型,一个采用学习率衰减 tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(patience=5),另一个不用。optimizer 为 Adam 并使用默认的参数, ...
学习率衰减(learning rate decay)就是一种可以平衡这两者之间矛盾的解决方案。学习率衰减的基本思想是:学习率随着训练的进行逐渐衰减。 学习率衰减基本有两种实现方法: 线性衰减。例如:每过5个epochs学习率减半。 指数衰减。例如:随着迭代轮数的增加学习率自动发生衰减,每过5个epochs将学习率乘以0.9998。具体算法如下:...
学习率随时间变化的方式(训练时期)称为学习率时间表(learning rate schedule)或学习率衰减(learning rate decay)。最简单的学习率衰减方式是将学习率从较大的初始值线性减小到较小的值。这允许在学习过程开始时进行较大的权重更改,并在学习过程结束时进行较小的更改或微调。
学习率衰减(learning rate decay)对于函数的优化是十分有效的,如下图所示 loss的巨幅降低就是learning rate突然降低所造成的。 在进行深度学习时,若发现loss出现上图中情况时,一直不发生变化,不妨就设置一下学习率衰减(learning rate decay)。 具体到代码中 ...
Fig 1 : Constant Learning Rate Time-Based Decay The mathematical form of time-based decay islr = lr0/(1+kt)wherelr,kare hyperparameters andtis the iteration number. Looking into thesource codeof Keras, the SGD optimizer takesdecayandlrarguments and update the learning rate by a decreasing fa...
initial_learning_rate=1., decay_steps=1, decay_rate=0.1) 指数衰减(Exponential Decay) import tensorflow as tf # 指数衰减(Exponential Decay) exponential_decay = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay( initial_learning_rate=1., decay_steps=1, decay_rate=0.96) ...