ReduceLROnPlateau和LearningRateScheduler的区别和具体使用例子
时间: 2024-05-02 17:16:17 浏览: 92
ReduceLROnPlateau和LearningRateScheduler都是用于动态调整学习率的方法,不同的是ReduceLROnPlateau是根据某个监控指标来自动调整学习率,而LearningRateScheduler是根据预先定义的学习率变化规则来调整学习率。
具体来说,ReduceLROnPlateau的使用例子如下:
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=1)
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=100, callbacks=[reduce_lr])
其中,monitor指定监控指标(例如val_loss),factor指定学习率缩小的比例(例如0.1),patience指定多少个epoch没有改善后才缩小学习率(例如10),verbose为1时会输出缩小学习率的信息。
LearningRateScheduler的使用例子如下:
from tensorflow.keras.callbacks import LearningRateScheduler
def lr_schedule(epoch):
lr = 0.1
if epoch > 50:
lr = 0.01
if epoch > 80:
lr = 0.001
return lr
lr_scheduler = LearningRateScheduler(lr_schedule)
model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_val, y_val), epochs=100, callbacks=[lr_scheduler])
其中,lr_schedule是一个函数,根据当前epoch返回学习率,例如前50个epoch学习率为0.1,之后学习率为0.01,之后学习率为0.001。注意,LearningRateScheduler会在每个epoch开始时计算新的学习率,并更新模型的学习率。
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