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...
第二次就是第二代,依此类推,可以将aa学习率设为a=11+decayrate∗epoch-numa0a=11+decayrate∗epoch-numa0(decay-rate称为衰减率,epoch-num为代数,α0α0为初始学习率),注意这个衰减率是另一个需要调整的超参数。 这里有一个具体例子,如果计算了几代,也就是遍历了几次,如果a0a0为0.2,衰减率decay-rate...
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 这些学习率衰减都是直接在原学习率上乘以一个 ...
代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf global_step=tf.Variable(0,trainable=False)initial_learning_rate=0.1#初始学习率 learning_rate=tf.train.exponential_decay(initial_learning_rate,global_step=global_step,decay_steps=10,decay_rate=0.9)opt=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)add_globa...
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 ...
natural_exp_decay: 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...
learning rate衰减策略文件在tensorflow/tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py中,函数中调用方法类似tf.train.exponential_decay就可以了。 以下,我将在ipython中逐个介绍各种lr衰减策略。 exponential_decay exponential_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase=False,name=None) ...
decay_steps:learning rate更新的step周期,即每隔多少step更新一次learning rate的值 decay_rate:指数衰减参数(对应α^t中的α) staircase:是否阶梯性更新learning rate,也就是global_step/decay_steps的结果是float型还是向下取整 计算公式: decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)...
深度学习Pytorch-学习率Learning Rate调整策略 0. 往期内容 1. 学习率调整 2. class _LRScheduler 3. 6种学习率调整策略 3.1 optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=- 1) 3.2 optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones, gamma=0.1, last_epoch=- 1) 3.3 opt...
Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度,设置得太大会使结果超过最优值,太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率,因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为:Weight Decay 权值衰减,Momentum 动量和Learning Rate Decay 学习率衰减。