学习率（Learning Rate）教程 🧠

学习率是训练神经网络时至关重要的超参数，决定了模型参数更新的步长。设置不当可能导致训练失败或收敛缓慢，以下是TensorFlow中的常见实现方式：

1. 基础概念 📊

• 作用：控制梯度下降的更新幅度
• 影响：
  • 过大 → 参数震荡，无法收敛
  • 过小 → 训练速度慢，可能陷入局部最优
• 默认值：通常为 0.001（可根据任务调整）

2. TensorFlow实现方式 🧩

# 使用Keras API设置学习率
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='sparse_categorical_crossentropy')

📘 点击查看完整Keras优化器文档

3. 调整策略 🔄

• 学习率衰减

  scheduler = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
      initial_learning_rate=0.1, 
      decay_steps=1000, 
      decay_rate=0.95
  )
  

• 自适应学习率方法
  • Adam：动态调整学习率
  • RMSprop：适合非凸优化问题
• 可视化示例

4. 常见问题 ❓

• Q: 如何选择合适的学习率？
  A: 可通过网格搜索或学习率范围测试确定
• Q: 学习率衰减的参数如何设置？
  A: 根据训练周期和损失曲线调整 decay_steps 和 decay_rate

🛠 点击此处查看学习率调参实战案例