学习率调整器在Python视觉深度学习中的应用

深度学习是一种强大的机器学习方法，已经在计算机视觉领域取得了巨大的成功。在深度学习模型的训练过程中，一个重要的超参数是学习率（learning rate），它决定了模型在每次参数更新时的步长大小。学习率的选择对于模型的训练和性能具有重要影响。为了提高模型的性能和加快训练速度，调整学习率是一个关键的策略。

在本教程中，我们将介绍Python视觉深度学习中常用的学习率调整器，这些调整器可以根据训练过程中的需求自动调整学习率。我们将讨论几种常见的学习率调整器，并提供相应的源代码示例。

1. 学习率衰减（Learning Rate Decay）
   学习率衰减是一种简单而有效的学习率调整策略。它通过在训练的每个epoch或一定的训练步骤之后逐渐减小学习率的大小。这种策略可以帮助模型在训练初期更快地收敛，在训练后期更细致地调整参数。常见的学习率衰减方法有固定衰减率、余弦衰减和指数衰减。

下面是一个使用固定衰减率的学习率调整器的示例代码：

import tensorflow as tf

initial_learning_rate = 0.1
decay_s