在model.compile中动态调整学习率
时间: 2024-01-13 19:15:03 浏览: 22
在Keras中,可以使用回调函数(callback)来动态地调整模型的学习率。回调函数是在训练过程中自动调用的函数,可以用来实现模型训练过程中的各种功能,例如动态调整学习率、保存模型、可视化训练过程等。
Keras提供了很多内置的回调函数,其中包括LearningRateScheduler回调函数,可以用来动态调整学习率。该回调函数可以根据训练过程中的epoch数或其他指标来自动调整学习率。
下面是一个例子,演示如何使用LearningRateScheduler回调函数来动态调整模型的学习率:
```
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
from keras.optimizers import Adam
def lr_scheduler(epoch):
# 在第5个epoch时将学习率减小为原来的1/10
if epoch == 5:
return 0.0001
else:
return 0.001
model.compile(optimizer=Adam(lr=0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
lr_schedule = LearningRateScheduler(lr_scheduler)
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, callbacks=[lr_schedule])
```
在上面的例子中,自定义了一个lr_scheduler函数,用来根据epoch数来动态调整学习率。在第5个epoch时,将学习率减小为原来的1/10,即从0.001减小到0.0001。然后将该函数传递给LearningRateScheduler回调函数,作为其参数。
最后,在fit函数中将该回调函数作为callbacks参数传递给模型,即可在训练过程中动态调整模型的学习率。