深度学习tensorflow模型训练的API_tensorflow中学习曲线api-优快云博客

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本文探讨了深度学习中两种常用的学习率衰减策略：指数衰减与分段常数法。指数衰减通过设置衰减周期和衰减率来调整学习率，而分段常数法则允许在特定步长后骤降学习率。通过示例解释了`tf.train.exponential_decay`和`tf.train.piecewise_constant`的使用，并展示了它们在实际项目中的应用，如在FPN模型中对学习率的精细化调整。这种方法有助于优化模型训练过程，提高收敛速度和性能。

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学习率衰减API

指数型 lr 衰减法：

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

函数参数	说明
learning_rate	传入的初始 lr 值
global_step	用于逐步计算衰减指数
decay_steps	衰减周期
decay_rate	每次衰减的倍率
staircase	若为 False 则是标准的指数型衰减，True 时则是阶梯式的衰减方法，目的是为了在一段时间内（往往是相同的 epoch 内）保持相同的 learning rate

在这里插入图片描述
exponential_decay 示例，其中红色线条是 staircase=False，即指数型下降曲线，蓝色线条是 staircase=True，即阶梯式下降曲线
该衰减方法的优点是收敛速度较快，简单直接。

项目中用到的：tf.train.piecewise_constant（x, boundaries, values, name=None）

函数参数	说明
x	x 即为 global step
global_step	用于逐步计算衰减指数
boundaries	boundaries=[step_1, step_2, …, step_n] 定义了在第几步进行 lr 衰减
values	values=[val_0, val_1, val_2, …, val_n] 定义了 lr 的初始值和后续衰减时的具体取值。需要注意的是，values 应该比 boundaries 长一个维度。

在这里插入图片描述
这种方法有助于使用者针对不同任务进行精细地调参，在任意步长后下降任意数值的 learning rate。
在train.py中 line 91 处有：

    lr = tf.train.piecewise_constant(global_step,
                                     boundaries=[np.int64(cfgs.DECAY_STEP[0]), np.int64(cfgs.DECAY_STEP[1])],
                                     values=[cfgs.LR, cfgs.LR / 10., cfgs.LR / 100.])