learning rate四种改变方式

最新推荐文章于 2025-06-12 08:35:24 发布
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本文详细介绍了四种常用的学习率调整策略：Fixed、Step、Polynomial 和 Inv，包括各自的参数设置和适用场景，对于理解及应用深度学习训练过程中的学习率调整具有指导意义。

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Fixed

learning rate固定不变

base_lr = 0.01
lr_policy = "fixed"

Step

learning rate在每迭代stepsize次后减少gamma倍。lr=lr×gamma

base_lr = 0.01
lr_policy = "step"
gamma = 0.1
stepsize= 10000

Polynomial

learning rate呈多项式曲线下降。LR(t)=base_lr×(tT)power

base_lr = 0.01
lr_policy = "poly"
power = 0.5

Inv

learning rate随迭代次数增加而下降。LR(t)=base_lr×(1+gamma×iter)power

base_lr = 0.01
lr_policy = "Inv"
gamma = 0.0001
power = 0.75
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深度学习 (Deep Learning, DL) 是贯穿所有生成模型 (Generative Model) 的共同特征，几乎所有复杂的生成模型都以深度神经网络为核心，深度神经网络能够学习数据结构中的复杂关系，而不需要预先提取数据特征。在本节中，我们将介绍深度学习基本概念，并利用 Keras 构建深度神经网络。
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所以，这里还有一个问题，你可能想知道如果你的一个参数W已经在这里了怎么办。你在这里看到的不是一个平方误差成本函数，这个成本函数有两个局部最小值，对应于你在这里看到的两个山谷。这是我们想要最小化的W的成本函数J。对于学习率太小的情况，这里有一个图，横轴是W，纵轴是成本J。所以，这里又是一个步骤，再一个步骤，另一个微小的步伐，直到你最终接近最小值。现在，读到这里第三点，导数比前一步小，我们将采取更小的一步，随着我们接近最小值。所以当我们运行梯度下降时，最终我们会采取非常小的步骤，直到你最终达到一个局部最小值。
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