12、动态学习率衰减方法详解

动态学习率衰减方法详解

在神经网络训练中，动态调整学习率是一项关键技术，它能显著提升模型的训练效率和收敛速度。本文将详细介绍几种常见的动态学习率衰减方法，并探讨它们在TensorFlow中的实现方式，最后通过Zalando数据集的实例展示这些方法的效果。

1. 步长衰减（Step Decay）

步长衰减是一种较为自动化的学习率调整方法，它每隔一定的迭代次数，就将学习率乘以一个固定的因子。其数学公式为：
[
\gamma = \frac{\gamma_0}{1 + \lfloor\frac{j}{D}\rfloor}
]
其中，(\lfloor a \rfloor) 表示 (a) 的整数部分，(D) 是一个可调整的整数常量。例如，使用以下代码：

epochs_drop = 2
gamma = gamma0 / (np.floor(j/epochs_drop)+1)

可以实现一个收敛的算法。

1.1 超参数

超参数	示例
算法更新学习率的迭代次数	选择迭代次数4
每次更改后学习率的值（多个值）	从迭代1到3，(\gamma = 2)；从迭代4开始，(\gamma = 0.4)