【Tensorflow】设置自动衰减的学习率

本文主要是介绍【Tensorflow】设置自动衰减的学习率，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在训练神经网络的过程中，合理的设置学习率是一个非常重要的事情。对于训练一开始的时候，设置一个大的学习率，可以快速进行迭代，在训练后期，设置小的学习率有利于模型收敛和稳定性。

tf.train.exponential_decay(learing_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False)

• learning_rate：学习率
• global_step：全局的迭代次数
• decay_steps：进行一次衰减的步数
• decay_rate：衰减率
• staircase：默认为False，如果设置为True，在修改学习率的时候会进行取整

转换方程：

$$decayed\_learning\_rate = learning\_rate * decay\_rate ^ {\frac{global\_step}{decay\_steps}}$$

实例：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as pltstart_learning_rate = 0.1
decay_rate = 0.96
decay_step = 100
global_steps = 3000_GLOBAL = tf.Variable(tf.constant(0))
S = tf.train.exponential_decay(start_learning_rate, _GLOBAL, decay_step, decay_rate, staircase=True)
NS = tf.train.exponential_decay(start_learning_rate, _GLOBAL, decay_step, decay_rate, staircase=False)S_learning_rate = []
NS_learning_rate = []with tf.Session() as sess:for i in range(global_steps):print(i, ' is training...')S_learning_rate.append(sess.run(S, feed_dict={_GLOBAL: i}))NS_learning_rate.append(sess.run(NS, feed_dict={_GLOBAL: i}))plt.figure(1)
l1, = plt.plot(range(global_steps), S_learning_rate, 'r-')
l2, = plt.plot(range(global_steps), NS_learning_rate, 'b-')
plt.legend(handles=[l1, l2, ], labels=['staircase', 'no-staircase'], loc='best')
plt.show()

该实例表示训练过程总共迭代3000次，每经过100次，就会对学习率衰减为原来的0.96。

效果图：

参考链接：
1.https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/exponential_decay
2.https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72213286

这篇关于【Tensorflow】设置自动衰减的学习率的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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