self.learning_rate = tf.train.exponential_decay( self.initial_learning_rate, self.global_step, self.decay_steps, self.decay_rate, self.staircase, name='learning_rate')是什么意思
时间: 2023-05-30 21:07:58 浏览: 83
这段代码是用来设置学习率的。学习率是在训练神经网络的过程中用来控制权重更新步长的超参数。学习率越大,权重更新的步长就越大,训练速度也就越快,但是可能会导致训练过程不稳定,甚至无法收敛;学习率越小,权重更新的步长就越小,训练速度也就越慢,但是可以更好地保证训练过程的稳定性和收敛性。
上面的代码使用了指数衰减法来设置学习率。指数衰减法会随着训练步骤的增加而逐渐减小学习率,以更好地控制训练过程。其中,self.initial_learning_rate表示初始学习率,self.global_step表示训练步骤数,self.decay_steps表示学习率衰减的步骤数,self.decay_rate表示学习率衰减的速率,self.staircase表示是否按照阶梯型下降学习率。最终得到的学习率存储在self.learning_rate变量中。
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解释: self.epsilon = 0.1 if e_greedy_increment is not None else self.epsilon_max # ————————————————————解释 self.lr_decay_rate = 0.95 # 学习衰减速率、步数的作用是什么—————————————— self.lr_decay_step = 10000 self.lr = tf.train.exponential_decay( self.learning_rate, self.global_step, self.lr_decay_step, self.lr_decay_rate, staircase=True ) # 该函数定义的作用———————————————————————— self.l_r = self.learning_rate # 下面三者定义的作用—————————————————————————— self.gama = 3 # 拉格朗日乘子 self.tau = 0.5 # 计算reward滑动平均的参数 self.r_base = [0]
解释:
1. self.epsilon = 0.1 if e_greedy_increment is not None else self.epsilon_max:
这行代码是用来设置epsilon的值。epsilon是用于控制在强化学习中探索和利用之间的平衡。如果e_greedy_increment不为None,即存在增量值,那么epsilon的初始值为0.1;否则,epsilon的初始值为self.epsilon_max。
2. self.lr_decay_rate = 0.95和self.lr_decay_step = 10000:
这两行代码是用于定义学习率的衰减速率和衰减步数。学习率衰减是为了让模型在训练过程中逐渐降低学习率,以便更好地收敛到最优解。在这里,学习率以指数衰减的方式进行更新,每经过10000个步骤,学习率会以0.95的衰减速率进行衰减。
3. self.lr = tf.train.exponential_decay(self.learning_rate, self.global_step, self.lr_decay_step, self.lr_decay_rate, staircase=True):
这行代码定义了学习率的指数衰减方式。tf.train.exponential_decay函数用于计算学习率的衰减值。其中,learning_rate是初始学习率,global_step是当前训练步数,lr_decay_step是衰减步数,lr_decay_rate是衰减速率,staircase=True表示学习率以阶梯函数的形式进行衰减。
4. self.l_r = self.learning_rate:
这行代码将初始学习率赋值给l_r,可能用于后续的学习率更新。
5. self.gama = 3、self.tau = 0.5和self.r_base = [0]:
这三行代码定义了一些参数。gama是拉格朗日乘子,用于某些优化问题中的约束条件;tau是计算reward滑动平均的参数,用于平滑reward的变化;r_base是一个包含单个元素0的列表,可能用于存储reward的基准值。
a_, _, a_dist_ = self._build_a(self.S_, reuse=True, custom_getter=ema_getter) # replaced target parameters lya_a_, _, lya_a_dist_ = self._build_a(self.S_, reuse=True) # self.cons_a_input_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, a_dim, 'cons_a_input_']) # self.log_pis = log_pis = self.a_dist.log_prob(self.a) self.log_pis = log_pis = self.a_dist.log_prob(self.a) self.prob = tf.reduce_mean(self.a_dist.prob(self.a))代码什么意思
这段代码是一部分深度强化学习算法的实现代码。具体来说,它构建了一个 actor 神经网络模型,并根据当前状态 S 来产生一个动作 a。其中,a 的概率分布由 a_dist_ 表示。同时,该代码中还计算了选择动作 a 的概率 log_pis 和平均概率 prob。这些结果可以用于计算损失函数,并通过反向传播来更新 actor 神经网络模型的参数,以提高其决策的准确性。同时,该代码中还使用了经验平均(exponential moving average,EMA)的技术来更新目标参数,以避免训练过程中的震荡。