學習率衰減的實現方法

optimizer =  sgd(learning_rate=

0.2)
for epoch in
range
(100):
# get loss
# change learning rate
optimizer.learning_rate =
0.2*
(100
-epoch)
/100
# update weights

lr_schedule = tf.keras.callbacks.learningratescheduler(

lambda epoch:1e-
6*10**
(epoch /20)
)optimizer = tf.keras.optimizers.sgd(lr=1e-
6)model.
compile
(loss=tf.losses.categoricalcrossentropy(from_logits=
true),
optimizer=optimizer,
metrics=
['accuracy'])
history = model.fit(train_db, epochs=
100, callbacks=
[lr_schedule]
)

# 如果loss在40個epoch後沒有提公升，學習率減半。

lr_callback = tf.keras.callbacks.reducelronplateau(monitor=
"loss"
,factor =
0.5, patience =
40)

monitor：被監測的物件

factor：每次減少學習率的因子，學習率將以lr=lr*factor的形式減少

patience：當patience個epoch過去而模型效能不提公升時，學習率減少的動作會被觸發

mode：『auto』，『min』，『max』之一，在min模式下，如果檢測值不再降低，則觸發學習率減少。在max模式下，當檢測值不再上公升則觸發學習率減少。

epsilon：閾值，用來確定是否進入檢測值的「平原區「

cooldown：學習率減少後，會經過cooldown個epoch才重新進行正常操作

min_lr：學習率的下限

學習率衰減

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pytorch實現學習率衰減

目錄exponentiallr 指數連續衰減 使用for迴圈來手動人工進行learning rate的衰減 model net lr 0.01 optimizer adam model.parameters lr lr lr list for epoch in range 100 if epoch ...

學習率衰減 Learning Rate Decay

以目前最主流的引數優化演算法gradient descent為例，為了讓梯度下降的效能更優，我們需要將學習率設定在乙個合適的範圍。具體來說，學習率其實就是演算法的步長，一步走多少決定了很多事情 步子大了，優化效率高，很可能一下越過最優解 相反，步子小了，優化效率低，很可能陷進乙個區域性最優解怎麼都走...