TensorFlow实现学习率衰减

最新推荐文章于 2023-10-12 12:43:43 发布
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#tensorflow #学习 #人工智能

本文介绍了如何在TensorFlow中实现学习率衰减，以帮助深度学习模型更好地收敛。通过引入TensorFlow的衰减函数，如`tf.keras.optimizers.schedules.StepDecay`，并结合优化器，可以自动调整学习率。示例代码详细展示了如何定义和应用学习率衰减，以优化训练过程。

学习率衰减是深度学习中的一种常用技术，它可以帮助模型在训练过程中逐渐降低学习率，从而更好地收敛到最优解。在TensorFlow中，我们可以通过使用学习率衰减函数来实现这一功能。本文将详细介绍如何在TensorFlow中实现学习率衰减，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要导入TensorFlow库：

import tensorflow as tf

接下来，我们定义一个简单的神经网络模型，作为示例：

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(
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tensorflow 中的学习率衰减
撒旦先生的博客
04-10 2270
在对一个模型进行训练时，通常建议随着训练的进行降低学习率，前期快速优化后期稳步收敛。设当前训练步数为 global_step，则学习率为： current_lr=decay_fun(learning_rate,global_step,θ) current\_lr = decay\_fun(learning\_rate, global\_step, \theta) current_lr=decay_fun(learning_rate,global_step,θ) 衰减策略由函数 decay_fundecay\
TensorFlow_2学习率
小硕算法工程师
02-25 1081
通常观察到，通过仔细选择的变化程度的单调递减的学习率会产生更好的表现模型。此函数将多项式衰减应用于学习率的初始值。例如前1W轮迭代使用1.0作为学习率，1W轮到1.1W轮使用0.5作为学习率，以后使用0.1作为学习率。中达到end_learning_rate。值来计算衰减的学习速率。使学习率learning_rate。它需要一个global_step。在给定的decay_steps。变量，在每个训练步骤中增加。特点是确定结束的学习率。的倍数，第一个大于'
TensorFlow学习－－学习率衰减/learning rate decay
akadiao的博客
03-15 2万+
学习率衰减 学习率衰减（learning rate decay） 在训练神经网络时，使用学习率控制参数的更新速度．学习率较小时，会大大降低参数的更新速度；学习率较大时，会使搜索过程中发生震荡，导致参数在极优值附近徘徊． 为此，在训练过程中引入学习率衰减，使学习率随着训练的进行逐渐衰减． TensorFlow中实现的学习率衰减方法： tf.train.piecewise_constant...
[tensorflow] Tensorflow中learning rate 调整+ decay奇技淫巧
currycode
03-31 3188
学习率设置 在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。 刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。 一定轮数过后：逐渐减缓。 接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。 Note： 如果是迁移学习，由于模型已在原始数据上收敛，此时应设置较小学习率 (≤10−4≤10−4) 在新数据上进行微调。 把脉 目标函数损失值 曲线 理想情况下...
TensorFlow入门(二十三、退化学习率)
Victor_Li_的博客
10-12 1451
values为学习率列表,存放在不同区间该使用的学习率的值。多项式衰减方法的原理为 : 定义一个初始的学习率和一个最低的学习率,然后按照设置的衰减规则,学习率从初始学习率逐渐降低到最低的学习率,并且可以定义学习率降低到最低的值之后,是一直保持使用这个最低的学习率,还是再升高到一定的值,然后再降低到最低的学习率,循环反复这个过程。参数global_step为用于衰减计算的全局步数,decay_steps为衰减步数,decay_rate为衰减率,staircase用于定义是应用离散阶梯型衰减,还是连续衰减。
Pytorch学习率衰减基本方法
cshsjdh的博客
06-24 3322
在 PyTorch 中，可以使用学习率调度器（Learning Rate Scheduler）来实现学习率衰减。学习率调度器是 PyTorch 提供的一种工具，用于自动调整优化器中的学习率。一般步骤：上述代码中，'StepLR' 是学习率调度器的一种，它在每个 step_size（在这里是10个epoch）之后将学习率乘以 gamma（在这里是0.1）。# 训练代码# ...# 更新学习率在每个 epoch 结束后，调用 `scheduler.step()` 来更新优化器中的学习率。
TensorFlow实现指数衰减学习率的方法
09-18
- `decay_steps`: 学习率衰减的速度，通常表示完整遍历一次训练数据所需的步数。 - `decay_rate`: 学习率衰减的比例。 - `staircase`: 是否采用阶梯式衰减（布尔值）。若为`True`，则在每个`decay_steps`周期结束后...
tensorflow中常用学习率更新策略
牧野的博客
04-20 2万+
神经网络训练过程中，根据每batch训练数据前向传播的结果，计算损失函数，再由损失函数根据梯度下降法更新每一个网络参数，在参数更新过程中使用到一个学习率（learning rate），用来定义每次参数更新的幅度。过小的学习率会降低网络优化的速度，增加训练时间，过大的学习率可能导致网络参数在最终的极优值两侧来回摆动，导致网络不能收敛。实践中证明有效的方法是设置一个根据迭代次数衰减的学习率，可以兼顾训...
Tensorflow实现各种学习率衰减
泛用演化计算、通用人工智能优化模型
02-18 1万+
Tensorflow实现学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) ...
Tensorflow 学习速率的设置|学习速率的指数下降
u012560212的博客
06-10 2万+
随着学习的进行，深度学习的学习速率逐步下降  为什么比  固定的学习速率 得到的结果更加准确？ 如上图所示，曲线代表损失值，小球一开始位于(1)处，假设学习速率设置为 △ v，那么根据梯度下降，损失值将在(1)  (2)之间来回移动，无法到达最小值(3)处。要想到达(3)，只能降低学习速率。 下面介绍 学习速率指数下降 公式： 公式中，learning_rate： 当
Tensorflow指数衰减方法设置梯度下降算法的学习率
qq_27150893的博客
06-09 1698
      通过指数衰减的学习率可以让模型在训练的前期快速接近较优解，又可以保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而接近局部最优解。Tensorflow调用tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。global_step = tf.Variable(0) #通过exponential_decay函数生成学习率 learning_rate = tf.train.ex...
tensorflow之学习率自衰减的实现
Chinneil的博客
05-31 1万+
... loss = ... learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.03, current_epoch, decay_steps=num_epochs,
TensorFlow进阶--实现学习率随迭代次数下降
东泰山的博客
06-15 6891
我们直到学习率对于机器学习来说，大的学习率虽然往往能够使得损失函数快速下降，但是导致不收敛或者振荡现象的发生，而小的学习率虽然收敛，但是学习速率太慢，损失函数下降缓慢，需要等待长时间的训练，同时也会容易陷入局部最优。因此，一种解决方法是令学习率随迭代次数的增加而下降。下面是python示例。该例子可以参考TensorFlow进阶--实现反向传播博文这里的关键在于tf.train.exponenti...
tensorflow在训练过程中逐步减少学习率
加勒比海鲜王
12-11 3920
# 声明学习率为不可训练 learning_rate = tf.Variable(float(learning_rate), trainable=False, dtype=tf.float32) # 学习率递减操作,这里表示每次学习率变成上一次的0.9倍 learning_rate_decay_op = learning_rate.assign(learning_rate * 0.9)#训练过程中根
【tensorflow】】模型优化（一）指数衰减学习率
lyl771857509的博客
03-28 9575
指数衰减学习率是先使用较大的学习率来快速得到一个较优的解，然后随着迭代的继续,逐步减小学习率，使得模型在训练后期更加稳定。在训练神经网络时，需要设置学习率（learning rate）控制参数的更新速度，学习速率设置过小，会极大降低收敛速度，增加训练时间；学习率太大，可能导致参数在最优解两侧来回振荡。函数原型：tf.train.exponential_decay(     learning_rat...
【TensorFlow】学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响
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Alan Lee
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想必学过机器学习的人都知道，学习率、训练迭代次数和模型参数的初始化方式都对模型最后的准确率有一定的影响，那么影响到底有多大呢？我初步做了个实验，在 TensorFlow 框架下使用 Logistics Regression 对经典的 MNIST 数据集进行分类。 本文所说的 准确率 均指 测试准确率。 代码from tensorflow.examples.tutorials.mnist impo
罗斯基白话：TensorFlow+实战系列（三）常用损失函数与参数优化
roseki的博客
04-19 1万+
主要总结常见损失函数以及神经网络的参数优化
TensorFlow优化模型之学习率的设置
修炼之路
10-29 2万+
一、学习率 使用TensorFlow训练一个模型时，我们需要通过优化函数来使得我们训练的模型损失值达到最小，常用的优化算法有随机梯度下降、批量梯度下降，而在使用优化算法的时候，我们都需要设置一个学习率（learning rate），而学习率的设置在训练模型的时候也是非常重要的，因为学习率控制了每次更新参数的幅度。如果学习率太大就会导致更新的幅度太大，就有可能会跨过损失值的极小值（不说最小值的原因
TensorFlow2.7学习率衰减函数
最新发布
03-16
TensorFlow 提供了 `PolynomialDecay` 方法用于实现多项式形式的学习率衰减。该方法允许用户设置初始学习率 (`initial_learning_rate`) 和最终目标学习率 (`end_learning_rate`)，并通过指定的步数 (`decay_steps`) ...
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