是指在使用Keras框架进行深度学习模型训练时,通过调整学习率来优化模型的训练效果。
学习率是指在梯度下降算法中控制参数更新步长的超参数。在训练过程中,模型通过计算损失函数的梯度来更新参数,学习率决定了每次参数更新的幅度。合适的学习率可以加快模型的收敛速度,提高训练效果;而过大或过小的学习率都会导致训练过程不稳定或收敛速度过慢。
在minibatch - keras中改变学习率可以通过以下方式实现:
ReduceLROnPlateau
回调函数。Adam
优化器。改变学习率的目的是为了在训练过程中更好地控制模型的收敛速度和训练效果。不同的学习率调整策略适用于不同的场景和问题,需要根据具体情况选择合适的方法。
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