java 时间衰减函数_TensorFlow实现指数衰减学习率的方法
时间: 2024-05-02 08:17:05 浏览: 17
在 TensorFlow 中,可以通过 `tf.train.exponential_decay` 函数来实现指数衰减学习率。该函数的具体用法如下:
```python
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
learning_rate = tf.train.exponential_decay(learning_rate=0.1, global_step=global_step, decay_steps=10000, decay_rate=0.96, staircase=True)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step)
```
其中,`learning_rate` 是初始学习率,`global_step` 是训练步数,`decay_steps` 是每隔多少步衰减一次学习率,`decay_rate` 是衰减率,`staircase` 表示是否采用阶梯式衰减(即每隔 `decay_steps` 步衰减一次,还是每一步都衰减)。在训练过程中,每次调用 `optimizer` 时,`global_step` 会自动加 1,从而实现指数衰减学习率。
需要注意的是,`tf.train.exponential_decay` 函数只是计算学习率的值,需要将其传递给优化器来实现学习率的更新。上面的代码中,我们使用的是 `GradientDescentOptimizer` 优化器,还可以使用其他优化器,比如 `AdamOptimizer`。
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