学习率调度器是训练深度学习模型时优化学习率的重要工具，本文将介绍常用调度器及其使用方法。🚀
常用调度器类型 📚
指数衰减（ExponentialDecay）
学习率按指数函数递减，适用于需要逐步降低学习率的场景。分段常数（PiecewiseConstant）
学习率在特定步数后突然变化，适合阶段式训练策略。余弦衰减（CosineDecay）
学习率按余弦曲线变化，平衡收敛速度与稳定性。
实践建议 🛠️
- 根据任务复杂度选择调度器
- 结合早停（EarlyStopping）使用效果更佳
- 可通过TensorBoard监控学习率变化趋势
扩展阅读 🔍
通过合理配置学习率调度器，可以显著提升模型训练效率！💡