先用較大的學習率來加速得到較優解，隨著迭代的繼續逐步減小學習率，使得模型在訓練後期更加穩定。
decayed_learning_rate = learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_step)
learning_rate為設定的初始學習率
decay_rate為衰減係數
global_step已訓練次數
decay_step為使用一遍訓練資料需要迭代的論數
decay_step= train_num/batch_size
exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate,
staircase=false, name=none):
global_step = tf.variable(0)
learning_rate = tf.train
.exponential_decay(learning_rate_base,
global_step,
mnist.train
.num_examples/batch_size,
learning_rate_decay)
train_step = tf.train
.gradientdescentoptimizer(learning_rate).minimize(loss,global_step=global_step)
自動更新global_step, global_step: optional `variable` to increment by one after the
for i in range(training_step):
xs , ys = mnist.train
.next_batch(batch_size)
sess.run(train_step,feed_dict=)
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1，機器學習中的學習率設定 學習率控制的是引數的更新速度，學習率設定過大，會導到損失函式在極小值附近來回變化，不收斂，學習率設定過小，會導到學習速度變慢。tensorflow中提供了學習率衰減機制，可以開設定乙個較大的學習率和乙個衰減係數，讓損失函式在剛開始 以的較快的速度下降，隨著訓練次數增加，學...
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為了解決學習率不能過大不能過小的問題，tensorflow提供了靈活的學習率設定方法 指數衰減法 tensorflow.train.exponential decay learing rate,global step,decay steps,decay rate,staircase false,na...