学习率调度是深度学习模型训练中的一个关键环节，它影响着模型训练的效率和最终性能。本文将介绍 TensorFlow 中的一些常见学习率调度策略。
常见学习率调度策略
以下是一些在 TensorFlow 中常用的学习率调度策略：
- Step Decay：在固定的步数后减少学习率。
- Exponential Decay：指数级减少学习率。
- Piecewise Linear：线性减少学习率。
- Cosine Annealing：余弦退火，模拟周期性变化的学习率。
Step Decay 示例
# 定义 Step Decay 学习率调度器
lr_schedule = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lambda epoch: 1e-3 * 10**(epoch / 20))
# 在模型训练时添加学习率调度器
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, callbacks=[lr_schedule])
Exponential Decay 示例
# 定义 Exponential Decay 学习率调度器
lr_schedule = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lambda epoch: 1e-3 * 0.9**(epoch))
# 在模型训练时添加学习率调度器
model.fit(x_train, y_train, epochs=20, callbacks=[lr_schedule])
学习率调度的影响
学习率调度对模型训练的影响很大，以下是一些影响因素：
- 学习率的大小：过大的学习率可能导致模型震荡，过小的学习率可能导致训练缓慢。
- 调度策略的选择：不同的调度策略对模型的影响不同，需要根据实际情况选择合适的策略。
- 训练数据集的大小：对于大型数据集，可能需要更精细的学习率调度。
更多信息
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