降低學習率的函式

tf.train.exponential_decay(

learning_rate,  
global_step,
decay_steps,
decay_rate,
staircase=false,
name=none 
)

在訓練模型時，經常建議在訓練過程中降低學習速度。 該函式將指數衰減函式應用於提供的初始學習速率。 它需要乙個global_step值來計算衰減的學習速率。 你可以傳遞乙個tensorflow變數，在每個訓練步驟中增加。

該函式返回衰減的學習速率。它計算為：

decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * global_step / decay_step)

decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * floor (global_step /decay_step))

...

global_step = tf.variable(0, trainable=false)
starter_learning_rate = 0.1
learning_rate = tf.train.exponential_decay(starter_learning_rate, global_step,
100000, 0.96, staircase=true)
# passing global_step to minimize() will increment it at each step.
learning_step = (
tf.train.gradientdescentoptimizer(learning_rate)
.minimize(...my loss..., global_step=global_step))

返回：與 learning_rate型別相同的標量tensor。衰退後的學習率。

提公升：valueerror：if global_step is not supplied。

翻譯自：tensorflow

tf.train.inverse_time_decay(

learning_rate,
global_step,
decay_steps,
decay_rate,
staircase=false,
name=none
)

將反時限衰減應用到初始學習率。

在訓練模型時，經常建議在訓練過程中降低學習速度。 該函式將指數衰減函式應用於提供的初始學習速率。 它需要乙個global_step值來計算衰減的學習速率。 你可以傳遞乙個tensorflow變數，在每個訓練步驟中增加。

該函式返回衰退的學習速率。 它被計算為：

decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * global_step / decay_step)

decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * floor(global_step /

decay_step))

...

global_step = tf.variable(0, trainable=false)
learning_rate = 0.1
decay_steps = 1.0
decay_rate = 0.5
learning_rate = tf.train.inverse_time_decay(learning_rate, global_step,
decay_steps, decay_rate)
# passing global_step to minimize() will increment it at each step.
learning_step = (
tf.train.gradientdescentoptimizer(learning_rate)
.minimize(...my loss..., global_step=global_step)
)

翻譯自：tensorflow

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