Keras SGD 隨機梯度下降優化器引數設定

keras 中包含了各式優化器供我們使用，但通常我會傾向於使用 sgd 驗證模型能否快速收斂，然後調整不同的學習速率看看模型最後的效能，然後再嘗試使用其他優化器。keras 中文文件中對 sgd 的描述如下：

keras.optimizers.sgd(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=false)隨機梯度下降法，支援動量引數，支援學習衰減率，支援nesterov動量

引數：

learningrate = learningrate *1/

(1+ decay * epoch)

learningrate =

0.1decay =
0.001

當然，方便起見，我們可以將優化器設定如下，使其學習速率隨著訓練輪次變化：

sgd = sgd(lr=learning_rate, decay=learning_rate/nb_epoch, momentum=

0.9, nesterov=
true
)

對應的學習速率變化公式如下：

learningrate = initiallearningrate * droprate^floor(epoch / epochdrop)

from keras.callbacks import learningratescheduler

# learning rate schedule
defstep_decay
(epoch)
: initial_lrate =
0.1 drop =
0.5 epochs_drop =
10.0
lrate = initial_lrate * math.
pow(drop, math.floor((1
+epoch)
/epochs_drop)
)return lrate
lrate = learningratescheduler(step_decay)
# compile model
sgd = sgd(lr=
0.0, momentum=
0.9, decay=
0.0, nesterov=
false
)model.
compile
(loss=..
., optimizer=sgd, metrics=
['accuracy'])
# fit the model
model.fit(x, y,..
., callbacks=
[lrate]
)

Keras SGD 隨機梯度下降優化器引數設定方式

sgd 隨機梯度下降 keras 中包含了各式優化器供我們使用，但通常我會傾向於使用 sgd 驗證模型能否快速收斂，然後調整不同的學習速率看看模型最後的效能，然後再嘗試使用其他優化器。keras 中文文件中對 sgd 的描述如下 keras.optimizers.sgd lr 0.01,moment...

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