tensorflow学习率设置方式

本文介绍了在机器学习中使用指数衰减方式更新学习率的方法,详细解释了学习率如何随迭代次数变化,以及如何使用TensorFlow实现这一策略。

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1. 指数衰减方式

当选择指数衰减方式更新学习率时,学习率的更新公式如下:

                                  decayed\_learning\_rate = learning\_rate \times decay\_rate ^{global\_step / decay\_steps}

也就是当模型的参数每更新decay_steps次时,学习率就更新一次,变为原来的decay_rate倍。

import tensorflow as tf

learning_rate = tf.train.exponential_decay(
    learning_rate,    # 初始学习率
    global_step,    # 当前迭代的step
    decay_steps=10000,   # 每迭代多少次学习率更新一次
    decay_rate=0.94,   # decay率
    staircase=True   # 是否按照阶梯形式递减
)

 

### 设置学习率的方法 在TensorFlow中,可以通过多种方法设定和调整模型学习率。对于静态学习率设置,通常是在优化器初始化时直接指定一个固定的数值[^1]。 ```python import tensorflow as tf optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01) ``` 然而,在实践中发现,采用固定不变的学习率可能会遇到收敛速度慢或是难以达到最佳解的问题。因此,推荐使用动态调整策略来改善这一情况。一种常见的做法是随着训练轮次增加而逐渐降低学习率,这有助于加速早期阶段的大步幅探索,并允许更精细地逼近局部极小值点于后期阶段[^3]。 #### 使用预定义调度函数 TensorFlow提供了内置的学习率调度机制,比如`tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay`用于实现指数衰减: ```python initial_learning_rate = 0.1 decay_steps = 10000 decay_rate = 0.96 lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay( initial_learning_rate, decay_steps=decay_steps, decay_rate=decay_rate) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 另一种常用的选择是分段常量衰减(`piecewise constant`),它允许开发者精确控制不同迭代次数区间内的具体取值[^4]。 ```python boundaries = [10000, 20000] values = [0.01, 0.001, 0.0001] lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.PiecewiseConstantDecay(boundaries, values) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule), ... ) ``` 通过上述方式之一配置后,便能在整个训练周期内自动应用相应的变化规律给定的学习率了。
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