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🧠 TensorFlow Keras 优化指南 - 提升模型训练效率

学习率调度 📈

动态调整学习率是优化训练过程的关键策略。以下是常见方法：

• Step Decay：按固定步长衰减学习率
• Exponential Decay：指数形式衰减学习率
• Cosine Annealing：周期性波动学习率

🔗 想了解更多？可访问 /tensorflow/guides/keras/optimization_tutorial 查看完整代码示例

自定义优化器 🛠️

通过 tf.keras.optimizers 自定义优化逻辑：

1. 继承 Optimizer 类并重写 get_updates() 方法
2. 添加自定义学习率调度器

   class CustomScheduler:
       def __init__(self, initial_rate):
           self.initial_rate = initial_rate
       def __call__(self, epoch):
           return self.initial_rate * (0.5 ** epoch)
   

3. 使用 lr_schedule 参数绑定调度器

💡 优化器自定义可结合业务需求改进收敛速度

优化器选择指南 📊

实践建议 📝

• 使用 tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler 实现动态调整
• 避免学习率过大导致不收敛 😱
• 建议在训练日志中监控学习率变化 📈
• 对于复杂模型，可尝试 tf.keras.optimizers.AdamW 等新型优化器

🔧 优化技巧可结合 tf.keras 的 ModelCheckpoint 保存最佳参数