matlab 学习率更新策略
时间: 2023-06-28 09:03:59 浏览: 226
在 MATLAB 中,可以使用以下几种学习率更新策略:
1. 固定学习率:在整个训练过程中,学习率保持不变。
```matlab
net.trainParam.lr = 0.1; % 设置学习率为0.1
```
2. 动态学习率:学习率随着训练次数的增加而逐渐减小。常见的动态学习率有指数下降和余弦退火两种方式。
- 指数下降:
```matlab
net.trainParam.lr = 0.1; % 设置初始学习率为0.1
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练次数为100
net.trainParam.lr_decay = 0.1; % 设置学习率下降速率为0.1
net.trainParam.lr_epochs = [50 75]; % 设置学习率下降的时刻
net.trainFcn = 'traingd'; % 使用梯度下降算法
```
- 余弦退火:
```matlab
net.trainParam.lr = 0.1; % 设置初始学习率为0.1
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练次数为100
net.trainParam.lr_cosine = 1; % 开启余弦退火
net.trainParam.lr_max = 0.1; % 设置最大学习率
net.trainParam.lr_min = 0.01; % 设置最小学习率
net.trainFcn = 'traingd'; % 使用梯度下降算法
```
3. 自适应学习率:根据损失函数的变化自适应地调整学习率。常见的自适应学习率有 Adagrad、Adadelta 和 Adam 等。
- Adagrad:
```matlab
net.trainParam.lr = 0.1; % 设置初始学习率为0.1
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练次数为100
net.trainFcn = 'traingd'; % 使用梯度下降算法
net.trainParam.lr_adapt = 'adagrad'; % 开启 Adagrad 自适应学习率
```
- Adadelta:
```matlab
net.trainParam.lr = 0.1; % 设置初始学习率为0.1
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练次数为100
net.trainFcn = 'traingd'; % 使用梯度下降算法
net.trainParam.lr_adapt = 'adadelta'; % 开启 Adadelta 自适应学习率
```
- Adam:
```matlab
net.trainParam.lr = 0.1; % 设置初始学习率为0.1
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练次数为100
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用 Levenberg-Marquardt 算法
net.trainParam.lr_adapt = 'adam'; % 开启 Adam 自适应学习率
```