“整个网络的学习率初始化为0.1，采用指数衰减法，衰减因子 为0.1，权重衰减因子为0.98”如何实现

在深度学习框架中，如TensorFlow或PyTorch中，可以通过设置优化器的参数来实现学习率指数衰减和权重衰减。以TensorFlow为例，可以使用`tf.train.exponential_decay()`函数来实现指数衰减学习率，使用`tf.keras.regularizers.l2()`函数来实现权重衰减。

例如，以下代码片段实现了整个网络的学习率初始化为0.1，采用指数衰减法，衰减因子为0.1，权重衰减因子为0.98：

initial_learning_rate = 0.1
decay_steps = 1000
decay_rate = 0.1
weight_decay = 0.02

learning_rate_fn = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate,
    decay_steps,
    decay_rate,
    staircase=True)

optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(
    learning_rate=learning_rate_fn,
    momentum=0.9,
)

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(weight_decay)),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])

model.compile(optimizer=optimizer,
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

在这个例子中，我们使用了`tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay()`函数来设置指数衰减学习率，`initial_learning_rate`设置初始学习率，`decay_steps`设置衰减步数，`decay_rate`设置衰减因子，并且将`staircase`参数设置为`True`表示采用阶梯状的指数衰减策略。

同时，我们在模型的第一层设置了权重衰减项，使用了`tf.keras.regularizers.l2()`函数，将`weight_decay`参数设置为0.02。最后，我们使用了`tf.keras.optimizers.SGD()`函数来设置优化器，将指数衰减学习率和动量参数传递给优化器。