33、深度学习中的学习率调度与正则化技术

深度学习中的学习率调度与正则化技术

1. 学习率调度

在深度学习中，学习率的调整对于模型的收敛速度和性能至关重要。以下是一些常用的学习率调度方法：
- 指数衰减 ：可以通过以下代码实现指数衰减的学习率调度：

s = 20 * len(X_train) // 32 # number of steps in 20 epochs (batch size = 32)
learning_rate = keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(0.01, s, 0.1)
optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate)

这种方法简单有效，并且在保存模型时，学习率及其调度状态也会一并保存。不过，这种方法是 tf.keras 特有的，并非 Keras API 的一部分。
- 1cycle 方法 ：实现 1cycle 方法并不困难，只需创建一个自定义回调函数，在每次迭代时修改学习率即可（可以通过更改 self.model.optimizer.lr 来更新优化器的学习率）。

指数衰减、性能调度和 1cycle 方法都能显著加快模型的收敛速度，建议尝试使用。

2. 避免过拟合的正则化技术

深度神经网络通常具有大量的参数，这使得它们在拟合复杂数据集时具有很强的能力，但也容易导致过拟合。因此，我们需要使用正则化技术来解决