TensorFlow笔记：指数衰减学习率

最新推荐文章于 2025-05-02 09:45:33 发布

iambabao

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分类专栏： python TensorFlow

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本文介绍了TensorFlow中用于实现指数衰减学习率的tf.train.exponential_decay()函数，该函数允许在训练过程中逐渐降低学习率，帮助模型更好地逼近最优解。通过设置初始学习率、衰减步数、衰减速率等参数，可以控制学习率的下降规律。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

学习率决定了参数更新的幅度。通常我们希望在学习开始阶段提供一个较大的学习率，使得参数快速更新，达到最优解附近。然后随着训练的进行，我们希望在学习率随着训练次数的增加而减少，即在接近最优解的时候能够以较小的学习率逼近最优解
TensorFlow为我们提供了tf.train.exponential_decay()函数实现这个功能

tf.train.exponential_decay()函数

定义

tf.train.exponential_decay(
    learning_rate,
    global_step,
    decay_steps,
    decay_rate,
    staircase=False,
    name=None
)

解释

指数衰减学习率的计算方法如下
$new_learning_rate=learning_rate∗decay_rateglobal_stepdecay_step new\_learning\_rate = learning\_rate * decay\_rate^{\frac{global\_step}{decay\_step}}$
learning_rate 参数为初始的学习率， global_step 参数为当前的训练步数， decay_steps 参数设置了学习率衰减的速度，经过 decay_steps 后会进行一次衰减， decay_rate 参数则是衰减的比例， staircse 参数为真时会对 $global_stepdecay_step\frac{global\_step}{decay\_step}$ 进行取整，从而学习率会呈阶梯式下降