keras库中的全连接神经网络中的优化器学习率怎么设置
时间: 2024-11-24 18:41:56 浏览: 24
在Keras库中,设置全连接神经网络(Dense Layer)的优化器及学习率通常涉及以下几个步骤:
1. **导入优化器**:Keras提供了多种优化器供选择,比如SGD(随机梯度下降)、Adam、RMSprop等。例如,如果你想要使用Adam优化器:
```python
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
optimizer = Adam(lr=0.001) # 设置初始学习率为0.001
```
2. **设置学习率**:
`lr` 参数是学习率,可以根据需要进行调整。`lr` 可以是一个常数值,也可以是一个函数,用于在训练过程中动态调整学习率。例如,使用学习率衰减策略:
```python
def lr_scheduler(epoch, lr):
if epoch % 10 == 0 and epoch > 0:
return lr * 0.95 # 每10个epoch降低1%
else:
return lr
scheduler = LearningRateScheduler(lr_scheduler)
optimizer = Adam(lr=0.001, schedule=scheduler)
```
3. **应用优化器到模型**:
在构建神经网络模型后,将优化器与损失函数一起添加到`model.compile()`方法中:
```python
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
4. **调整学习率策略**:
Keras的`ReduceLROnPlateau`回调可以基于验证损失停止学习率的递增:
```python
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=5, verbose=1)
callbacks = [reduce_lr]
model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=callbacks)
```
记得定期评估学习率的效果,如果发现模型性能不佳,考虑增加或减少学习率,或者尝试其他优化策略。
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