Learning Rate 调度器 TensorFlow - Python

在实现深度学习模型时，Learning Rate（学习率）是一个非常重要的超参数，它控制了模型的训练速度和准确率。在训练过程中，随着模型参数不断更新，学习率要不断递减以保证收敛，否则可能出现无法收敛的情况。为了解决这个问题，TensorFlow提供了多种Learning Rate调度器，可以帮助我们更加灵活地调整学习率。

学习率调度器

1. ExponentialDecay

指数衰减，每经过指定的一定步骤（decay_steps），将学习速率调整为原来的decay_rate倍。例如：

learning_rate = tf.compat.v1.train.exponential_decay(learning_rate=0.1, global_step=global_step, decay_steps=100, decay_rate=0.96, staircase=True)

在上面的例子中，每100个步骤（epoch），学习率将会衰减0.96倍。

2. PolynomialDecay

多项式衰减，学习速率将按照给定的幂次数（power）递减。例如：

learning_rate = tf.compat.v1.train.polynomial_decay(learning_rate=1.0, global_step=global_step, decay_steps=10000, end_learning_rate=0.01, power=0.5, cycle=False)

在上面的例子中，学习率将在训练10000个步骤后逐渐衰减到0.01，衰减的方式为多项式衰减，指数为0.5。

3. PiecewiseConstantDecay

分段常数衰减，将学习速率在不同的步骤下按照不同的常数值进行衰减。例如：

boundaries = [10, 20, 30]
values = [1.0, 0.5, 0.1, 0.01]
learning_rate = tf.compat.v1.train.piecewise_constant(global_step, boundaries, values)

在上面的例子中，前10个步骤，学习速率为1.0，10到20个步骤，学习速率为0.5，20到30个步骤，学习速率为0.1，30个步骤后，学习速率为0.01。

4. CosineDecay

余弦衰减，将学习速率按照余弦函数递减。例如：

learning_rate = tf.compat.v1.train.cosine_decay(learning_rate=0.1, global_step=global_step, decay_steps=100, alpha=0.01)

在上面的例子中，学习速率将在100个步骤内按照余弦函数递减，初始学习速率为0.1，最终学习速率为0.01。

5. NaturalExpDecay

自然指数衰减，学习速率按照指数函数递减。例如：

learning_rate = tf.compat.v1.train.natural_exp_decay(
    learning_rate=0.1, global_step=global_step, decay_steps=100, decay_rate=0.5, staircase=True)

在上面的例子中，学习速率将每100个步骤衰减0.5倍。

参考资料

• TensorFlow 官方文档