tensorflow学习笔记（四）：tf.train.exponential_decay的用法

最新推荐文章于 2020-04-30 18:17:07 发布
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注意：原图上错误的地方，global_step/LRARNING_RATE_BATCH_SIZE  这一项为前面的LEARNING_RATE_DECAY的指数，而不是和其的乘积。

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tf.train.exponential_decay的用法
UESTC_C2_403的博客
05-15 2万+
tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_, decay_steps, decay_rate, staircase=True/False) 例如： import tensorflow as tf; import numpy as np; import matplotlib.pyplot as plt; learning_rate =
TensorFlow学习笔记 —— tf.train.Optimizer
RecDay2018's Blog
12-13 2317
反正是要学一些API的，不如直接从例子里面学习怎么使用API，这样同时可以复习一下一些基本的机器学习知识。但是一开始开始和以前一样，先直接讲类和常用函数用法，然后举例子。  这里主要是各种优化器，以及使用。因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给优化器啦。  因为深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。  理论部分可...
【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.train.exponential_decay()
中科院AI算法工程师的博客
11-17 480
tf.train.exponential_decay实现指数衰减率。通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，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。 tf.train.exponential_decay格式： tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_, decay_steps, decay_r...
Tensorflow基础：tf.train.exponential_decay (指数衰减法)
一个小彩笔
04-16 1347
在神经网络的训练过程中，学习率(learning rate)控制着参数的更新速度， tf.train类下面的五种不同的学习速率的衰减方法。 tf.train.exponential_decay tf.train.inverse_time_decay tf.train.natural_exp_decay tf.train.piecewise_constant tf.train.polynomial_...
tf.train.exponential_decay()
william_hehe的博客
11-28 686
tf.train.exponential_decay() 功能：实现指数衰减学习率；先使用一个较大的学习率来快速得得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率。 例子：import tensorflow as tf; import numpy as np; #step1: 创建数据类型 #定义占位符；运行时必须传入值 x = tf.placeholder(tf.flo
Tensorflow中tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)
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ddy_sweety的博客
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在神经网络的训练过程中，学习率(learning rate)控制着参数的更新速度，tf.train类下面的五种不同的学习速率的衰减方法。 tf.train.exponential_decay tf.train.inverse_time_decay tf.train.natural_exp_decay tf.train.piecewise_constant tf.train.polyn...
TensorFlow实战笔记之（3）：神经网络优化策略
polyhedronx的博客
07-02 565
根据我前面两篇博客Softmax Regression 实现手写数字识别和简单神经网络 实现手写数字识别的结果，使用单层的Softmax Regression进行手写数字识别的准确率约为92%，而加了一层隐层之后，准确率只有80%左右，令人感到意外，因为一般网络越深，分类效果应该越好才对。不过简单分析一下，原因可能就是加了一层隐层之后参数数量变大，容易产生过拟合等。单层的Softmax Regre...
TensorFlow: 1.x将长时间保持主流
luv_dusk 的博客
01-11 963
Tensorflow 2.0版本虽然推出已有些时日了，前两天 2.1 版本也已经放出来了，但笔者基于一些猜想，一直兴趣乏匮。今天读了读官方说明书，又在一些网站看了看先锋人士的使用体会，果不其然。最终得出结论：**熟悉 TF1.x 的开发者们暂时没有必要切换到 2.x 版本**。具体地，我分为以下几个方面来讨论。
深度学习小白——tensorflow(四)CIFAR-10实例
MargretWG的博客
04-16 8932
最近看了https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image/cifar10 这个实例，里面有大量的tf库函数，看了好久才大概看个明白，想在此做个学习笔记，把一些函数用途以及整个CNN网络框架记录下来。 一、数据读取 因为之前写过，见http://blog.csdn.net/margretwg/article
Tensorflow笔记（5）：MNIST数据集输出手写数字识别准确率
6先生的博客
10-16 3909
本篇博文的内容是：搭建神经网络，在mnist数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率   5.1 √t mnist  数据集 ：包含 7 7  万张 黑底白字手写数字 图片， 其中 55000  张为训练集 ，5000  张为验证集，1 10 0000  张 为测试集 。每张图片大小为28*28  像素，图片中 纯 黑色像素值为0 ， 纯 白色像素值为1 。数据集的标签是长度为 10  的一维...
tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)
sophicchen的专栏
12-03 3914
训练神经网络模型时通常要设置学习率learning_rate，可以直接将其设置为一个常数（通常设置0.01左右），但是在训练刚开始时，用固定学习率会使参数的更新过程显得很僵硬，不能很好的符合训练的需要；到后期参数仅需要很小变化时，学习率的值还是原来的值，会造成无法收敛，甚至越来越差的情况，过大无法收敛，过小训练太慢。 所以我们通常会采用指数衰减学习率来优化这个问题，可以通过tf.train.ex...
Tensorflow中 tf.train.exponential_decay() 等实现学习率衰减
C_1_2_3的博客
04-30 1097
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　分段常数衰减 ...
tf.train.exponential_decay
步步拾遗
09-11 606
函数 - tf.train.exponential_decay tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 功能：实现指数衰减学习率 内部代码实现 decayed_learning_rate...
tf.train.exponential_decay( ) & tf.train.piecewise_constant( )
ghy_111的博客
06-06 768
1. decayed_learning_rate = tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None)模型训练过程中需要下降学习率（learning rate），该函数提供指数衰减函数来初始化学习率。计算公式为：decayed_lea...
TensorFlow-方法train.exponential_decay()
ChadPro
04-29 2618
这个方法提供指数级衰减，用来让模型在训练后期，变化的精度高一些 When training a model, it is often recommended to lower the learning rate asthe training progresses. This function applies an exponential decay functionto a provi
tensorflow之exponential_decay
12-23 2260
在Tensorflow中，为解决设定学习率(learning rate)问题，提供了指数衰减法来解决。 通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。 步骤：1.首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解);              2.然后通过迭代逐步减小学习率(目的：为使模型在训练后期更加稳定); 该函数返回的是一个新的学习率 实例如下： ...
tensorflow: tf.train.exponential_decay函数
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04-03 734
官方api翻译：tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 应用指数衰减的学习率。在训练模型时，经常建议在训练过程中降低学习速度。 该函数将指数衰减函数应用于提供的初始学习速率。它需要一个global_step值来计算衰减的学习...
tf.train.exponential_decay能够实现什么功能？
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05-04
在使用`tf.train.exponential_decay`函数时，需要指定初始学习率、衰减速度、衰减步数等参数，其中最重要的参数就是衰减速度和衰减步数。衰减步数指的是经过多少个训练步骤后，学习率应该进行一次衰减。衰减速度指的...
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