31、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

在训练神经网络时，动态调整学习率是一种有效的策略。可以使用 tf.keras.optimizers.schedules 来更新学习率，这种方法在每个步骤而不是每个周期更新学习率。以下是实现指数调度的示例代码：

s = 20 * len(X_train) // 32  # 20个周期的步数（批量大小 = 32）
learning_rate = keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(0.01, s, 0.1)
optimizer = keras.optimizers.SGD(learning_rate)

这种方法简单且在保存模型时，学习率及其调度（包括其状态）也会被保存。但需要注意的是，这种方法是 tf.keras 特有的，并非 Keras API 的一部分。

2. 避免过拟合的正则化方法

2.1 正则化的必要性

深度神经网络通常有大量参数，这使得网络有很强的拟合能力，但也容易过拟合训练集，因此需要正则化技术。常见的正则化技术包括提前停止（early stopping）和批量归一化（Batch Normalization），此外还有 ℓ1 和 ℓ2 正则化、Dropout 和最大范数正则化。

2.2 ℓ1 和 ℓ2 正则化

可以使用 ℓ1 和 ℓ2 正则化来约束神经网络的连接权重（通常不约束偏置）。以下是对 Keras 层的连接权重应