keras设置学习率

在Keras中，可以使用优化器的学习率参数来设置学习率。下面是一些设置学习率的方法：

1. 通过实例化优化器对象来设置学习率。例如，如果要使用Adam优化器并设置学习率为0.01，可以这样做：

from keras.optimizers import Adam
optimizer = Adam(lr=0.01)

2. 在训练模型时使用回调函数来动态地改变学习率。Keras中的LearningRateScheduler回调函数可以根据训练轮次动态地调整学习率。例如，以下代码将在每个epoch结束时将学习率除以10：

from keras.callbacks import LearningRateScheduler
import math

def schedule(epoch, lr):
    return lr / 10

lr_scheduler = LearningRateScheduler(schedule)
model.fit(X_train, y_train, callbacks=[lr_scheduler])

3. 使用ReduceLROnPlateau回调函数来根据验证损失动态地调整学习率。例如，以下代码将在验证损失不再下降时将学习率除以2：

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=5)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[reduce_lr])