tensorflow学习率设置方式

最新推荐文章于 2023-05-11 11:52:10 发布
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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
)

 

tensorflow训练中常见的几种学习率调参方式
weixin_50642818的博客
09-24 2452
刚开始学习tensorflow时觉得最麻烦的就是训练调参了，有时候一不小心就梯度爆炸，有时候因为拟合不够的问题，本来很有潜力的模型或方法，没有得出好的结果，导致了很多错误和时间的浪费。其中学习率的调参机制非常重要，在这里总结一下。主要涉及几个方法，分别是最佳模型保存、指数学习率衰减、余弦退火和早停机制。
TensorFlow_2学习率
最新发布
小硕算法工程师
02-25 945
通常观察到，通过仔细选择的变化程度的单调递减的学习率会产生更好的表现模型。此函数将多项式衰减应用于学习率的初始值。例如前1W轮迭代使用1.0作为学习率，1W轮到1.1W轮使用0.5作为学习率，以后使用0.1作为学习率。中达到end_learning_rate。值来计算衰减的学习速率。使学习率learning_rate。它需要一个global_step。在给定的decay_steps。变量，在每个训练步骤中增加。特点是确定结束的学习率。的倍数，第一个大于'
6.Tensorflow 学习率设置
qq_19645269的博客
02-23 2269
6.1 学习率设置的重要性 在使用梯度下降进行最小化 f(x)f(x)f(x), 初始值为xix_ixi​, 则xi+1x_{i+1}xi+1​公式为 xi+1=xi−lr∂f(xi)∂xix_{i+1}=x_i -lr \frac{\partial f(x_i)}{\partial x_i}xi+1​=xi​−lr∂xi​∂f(xi​)​ lr为learning rate,学习率。学习率过大可能会导致无法得到很好的收敛，学习率过小会导致收敛过慢。 例如，优化目标为f(x)=x2f(x) = x^2f(x)
tensorflow学习笔记(4)-学习率
qq_37633207的博客
05-27 500
　　　　　　　　　　　　　　tensorflow学习笔记(4)-学习率 首先学习率如下图 所以在实际运用中我们会使用指数衰减的学习率 在tf中有这样一个函数 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 首先看下...
TensorFlow中设置学习率的方式
weixin_34260991的博客
03-31 1032
目录 1. 指数衰减 2. 分段常数衰减 3. 自然指数衰减 4. 多项式衰减 5. 倒数衰减 6. 余弦衰减 6.1 标准余弦衰减 6.2 重启余弦衰减 6.3 线性余弦噪声 6.4 噪声余弦衰减 ...
Tensorflow设置学习速率
健身房
06-27 1678
  在Tensorflow中，为解决设定学习率(learning rate)问题，提供了tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。首先使用较大学习率，目的是快速得到一个比较优的解；然后通过迭代逐步减小学习率，目的是使模型在训练后期更加稳定： decayed_learning_rate = learining_rate * decay_rate^(global_step / decay_steps) decayed_learning_rate：每一轮优化时使用的学习率。
TensorFlow优化模型之学习率的设置
修炼之路
10-29 2万+
一、学习率 使用TensorFlow训练一个模型时，我们需要通过优化函数来使得我们训练的模型损失值达到最小，常用的优化算法有随机梯度下降、批量梯度下降，而在使用优化算法的时候，我们都需要设置一个学习率（learning rate），而学习率的设置在训练模型的时候也是非常重要的，因为学习率控制了每次更新参数的幅度。如果学习率太大就会导致更新的幅度太大，就有可能会跨过损失值的极小值（不说最小值的原因
TensorFlow实现指数衰减学习率的方法
09-18
这种方式可以让用户更灵活地控制学习率的变化过程。下面是具体实现： ```python import tensorflow as tf # 设置学习率 global_step = tf.placeholder(tf.float32, shape=()) learning_rate = tf.train....
【TensorFlow】TensorFlow从浅入深系列之一 -- 教你如何设置学习率（指数衰减法）
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11-17 1028
本文是《TensorFlow从浅入深》系列之第1篇 【TensorFlow】TensorFlow从浅入深系列之一 -- 教你如何设置学习率（指数衰减法） 在训练神经网络时，需要设置学习率（learning rate）控制参数更新的速度 。学习率决定了参数每次更新的幅度 。如果幅度过大， 那么可能导致参数在极优值的两侧来回移动。如优化函数，在优化中使用的学习率为1，则整个优化过程表4-1所示：...
tensorflow中model.compile的学习率怎么设置
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01-11 1546
在 TensorFlow 中, 可以在编译模型时通过设置 "optimizer" 参数来设置学习率。该参数可以是一个优化器类的实例, 例如 tf.keras.optimizers.Adam, tf.keras.optimizers.SGD 等, 或者是一个优化器类的字符串(字符串会自动解析为对应的优化器类). 在构造优化器类的实例时, 可以通过设置其参数来设置学习率. 例如, 使用 Adam 优化...
tensorflow学习之六：学习率
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01-23 2207
这部分对学习率进行了优化 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MN
Tensorflow框架 -- 学习率的设置
DAOCHI
10-17 603
深度学习的训练中，学习率的初始值对训练的最终结果有着较大的影响，过大或过小的学习率可能使得网络无法收敛，或者收敛很慢，因此需要选择合适的初值，并且要合理的降低学习率； 参考博客：https://www.cnblogs.com/chenzhen0530/p/10632937.html 下面主要介绍如下几种常见的学习率衰减方式： 指数衰减 分段常数衰减 本文主要是tensorflow中学习率衰...
tensorflow中常用学习率更新策略
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神经网络训练过程中，根据每batch训练数据前向传播的结果，计算损失函数，再由损失函数根据梯度下降法更新每一个网络参数，在参数更新过程中使用到一个学习率（learning rate），用来定义每次参数更新的幅度。过小的学习率会降低网络优化的速度，增加训练时间，过大的学习率可能导致网络参数在最终的极优值两侧来回摆动，导致网络不能收敛。实践中证明有效的方法是设置一个根据迭代次数衰减的学习率，可以兼顾训...
模型训练时的学习率默认设置为0.01。_Tensorflow2的模型学习率花式设置
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01-26 4077
点击上方“算法数据侠”，选择“星标”公众号第一时间获取最新推文与资源分享小侠客们周末愉快呀，我是oubahe。今天为大家带来的是一个超实用的“好技巧”。在实际的项目模型中，我们往往都会涉及学习率调整的问题。一般来说，深度模型在前期训练过程中，可以将学习率设置较大一些，这样让模型快速学习拟合数据；但由于模型学习率固定，到模型学习后期，学习率较大导致跳过全局最优点，最后我们得到的次优结果与最...
tensorflow1.x学习之 8-学习率的调整与TensorBoard
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​。
Tensorflow实现学习率衰减
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12-22 784
Tensorflow实现学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Deeplearning AI Andrew NgTensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) 概括 假设你要使用mini-ba...
TensorFlow实战系列6--学习率的设置
tianqinglei的博客
02-05 2108
上面提到在优化神经网络时，需要设置学习率（learning rate）控制参数更新的速度。学习率决定了参数每次更新的幅度。如果幅度过大，那么可能导致参数在极优值的两侧来回移动。还是以优化J(x)=x2 函数为样例。如果在优化中使用的学习率为1，那么整个优化过程将会如表2 所示。  从上面的样例可以看出，无论进行多少轮迭代，参数将在5 和-5 之间摇摆，而不会收敛到一个极小值从上面
TensorFlow在model.fit自定义学习率变化
m0_63042507的博客
05-11 920
0: # 每测试20轮，学习率降低一半。# 每隔1个epoch，学习率减小为原来的1/10。# 自定义学习率的变化。
自定义学习率(tensorflow2+)
我有酒两杯的博客
06-08 1073
1、前言 学习率的设置对神经网络的训练很重要，一般都会在训练的前期用大的学习率，随着网络的迭代，逐渐减小学习率。 此处介绍了3中自定义学习率的方法。 2、代码 import tensorflow as tf def lrfn(epoch, init_lr=0.05, attenuation_rate=0.5, attenuation_step=5): lr = init_lr lr = lr * attenuation_rate**(epoch//attenuation_step)
tensorflow学习率设置
02-17
### 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的学习率。对于静态学习率的设置，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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