神经网络学习率动态调整
时间: 2023-09-18 17:07:07 浏览: 63
神经网络学习率可以通过动态调整来提高学习的效果。一种常用的方法是使用学习率衰减技术,即在训练过程中逐步减小学习率的数值。这样做的目的是为了在训练初期能够快速收敛,而在后期能够更精确地逼近最优解。
在tensorflow中,可以使用tensorflow.train.exponential_decay函数来实现学习率的衰减。该函数可以设置初始学习率、衰减速度和衰减周期等参数。通过不断调整这些参数,可以使得学习率在训练过程中逐渐减小。
举个例子,假设我们希望初始学习率为0.1,衰减速度为0.5,每隔10个epoch进行一次学习率衰减。那么我们可以这样设置学习率衰减函数:
learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 10, 0.5)
其中,0.1是初始学习率,global_step表示当前训练的总步数,10表示每隔10个epoch进行一次学习率衰减,0.5表示衰减速度。
通过这种方式,我们可以根据训练的进度动态地调整学习率,提高神经网络的学习效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [如何调整神经网络的学习率——神经网络的数学基础原理(5)](https://blog.csdn.net/yangwohenmai1/article/details/100945005)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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