exponential_lr

exponential_lr是指学习率按指数衰减的方法进行更新。在深度学习中，学习率的选择对模型的训练至关重要。exponential_lr是一种常用的学习率衰减方法，它可以使得模型在训练初期快速收敛，在训后期更加稳定。下面是一个使用tf.train.exponential_decay()函数实现exponential_lr的例子：

import tensorflow as tf

# 定义初始学习率
learning_rate = 0.1

# 定义衰减率
decay_rate = 0.9

# 定义衰减步长
decay_steps = 1000

# 定义全局步数
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)

# 定义指数衰减学习率
lr = tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False)

# 定义优化器
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(lr)

# 定义训练操作
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

# 在训练过程中，每次迭代都需要执行train_op操作，同时更新global_step的值