tensorflow中學習率的調參策略

2021-09-01 15:52:02 字數 962 閱讀 1708

learning_rate_decay_type(調參策略)
1)

exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate,

staircase=false, name=none)

learning_rate:初始值

global_step:逐步衰減指數

decay_steps: 衰減週期(每幾步衰減一次)

decay_rate:衰減率(倍率)

staircase:false則是標準的指數型衰減,true時則是階梯式的衰減方法

2)

piecewise_constant(x, boundaries, values, name=none)
分段函式下降法 

x: global_step

boundaries=[step_1, step_2, ..., step_n]定義衰減步數

values=[val_0, val_1, val_2, ..., val_n] 定義初始值和後續值

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