亚当优化器 keras 学习率降低 - Python

简介

学习率衰减是在训练深度神经网络中非常重要的一个技巧。随着训练轮数的增加，学习率降低，有助于防止模型陷入局部极小值，并提高模型的泛化能力。本篇文章将介绍如何在 Keras 中使用亚当优化器（Adam optimizer）并降低学习率。

代码示例

from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

# 定义 Adam 优化器，并设置初始学习率为 0.001
adam = Adam(lr=0.001)

# 定义学习率衰减回调函数
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=3)

# 编译模型，并将 Adam 优化器和学习率衰减回调函数作为参数传入
model.compile(optimizer=adam, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'],)

# 在训练模型时，将学习率衰减回调函数传入 fit() 方法中
model.fit(x_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[reduce_lr])

代码解析

我们首先导入了 Adam 优化器和 ReduceLROnPlateau 回调函数，分别用于模型的编译和训练。在定义 Adam 优化器时，我们设置了初始学习率为 0.001，可以根据实际情况进行调整。接下来，我们定义了一个学习率衰减的回调函数 reduce_lr，其作用是根据跟踪的指标（这里为验证集的损失函数值），动态地调整学习率。

在编译模型时，我们将 Adam 优化器和学习率衰减回调函数作为参数传入。在训练模型时，我们将学习率衰减回调函数传入 fit() 方法中，使其能够动态地降低学习率。在这里，我们设置了批量大小为 32，训练轮数为 10，可根据实际情况进行调整。

总结

总的来说，学习率的设置对于深度神经网络的训练至关重要，而亚当优化器则是优化器中最为常用的一种。使用 Keras 框架可以很方便地实现学习率的衰减，并通过回调函数将其传递给模型训练过程，提高模型的精度和泛化能力。