tensorflow learning schedule之分段常数衰减用法

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于 2020-12-30 15:24:46 发布

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分类专栏：机器学习文章标签：算法深度学习 tensorflow python 神经网络

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本文介绍了在深度学习模型优化过程中，学习率的重要性及常见衰减方法，如分段常数衰减。通过使用`tf.train.piecewise_constant`函数，可以根据预设的边界和值在不同阶段设置不同的学习率，从而更好地控制模型的收敛过程。在示例代码中，展示了如何在TensorFlow中实现分段常数学习率衰减，并结合Adam优化器进行模型训练。

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学习率

在梯度下降法中，都是给定的统一的学习率，整个优化过程中都以确定的步长进行更新，在迭代优化的前期中，学习率较大，则前进的步长就会较长，这时便能以较快的速度进行梯度下降，而在迭代优化的后期，逐步减小学习率的值，减小步长，这样将有助于算法的收敛，更容易接近最优解。故而如何对学习率的更新成为了研究者的关注点。
在模型优化中，常用到的几种学习率衰减方法有：分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减。
本文详细介绍分段常数衰减函数及其用法。
在这里插入图片描述

tf.train.piecewise_constant(x，boundaries，values，name)
指定间隔的分段常数．

参数：
	x：0-D标量Tensor．
	boundaries：边界，tensor或list.
	values：指定定义区间的值．
	name：操作的名称，默认为PiecewiseConstant．

分段常数衰减就是在定义好的区间上，分别设置不同的常数值，作为学习率的初始值和后续衰减的取值．
具体用法，在此处只是截取我的代码一部分，仅用于说明分段常数衰减的用法。