Tensorflow实现各种学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(...学习率 α , 其 中 α 0 表 示 初 始 学 习 率 , d e c a y − r a t e 是 一 个 新 引 入 的 超 参 数 \alpha ,其中 \alpha_{0}表示初始学习率...,t表示mini−batch的标记数字 Tensorflow实现学习率衰减 自适应学习率衰减 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step,...，总的迭代次数是1000次，如果staircase=True，那就表明每decay_steps次计算学习速率变化，更新原始学习速率， # 如果是False，那就是每一步都更新学习速率。...此函数将多项式衰减应用于学习率的初始值。 使学习率learning_rate在给定的decay_steps中达到end_learning_rate。
学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) 概括 假设你要使用 mini-batch...其他学习率是衰减公式 指数衰减 Tensorflow 实现学习率衰减 自适应学习率衰减 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step,...as plt global_ = tf.Variable(tf.constant(0), trainable=False) globalstep = 10000 # 全局下降步数 learning_rate...多项式学习率衰减 特点是确定结束的学习率。...此函数将多项式衰减应用于学习率的初始值。 使学习率learning_rate在给定的decay_steps中达到end_learning_rate。
参数： learning_rate：初始学习率． global_step：用于衰减计算的全局步数，非负. decay_steps：衰减步数． decay_rate：衰减率． staircase：若为True...参数： learning_rate：初始学习率． global_step：用于衰减计算的全局步数，非负. decay_steps：衰减步数，必须是正值． end_learning_rate：最低的最终学习率...：衰减步数． alpha：最小学习率（learning_rate的部分）。...参数： learning_rate：标初始学习率． global_step：用于衰减计算的全局步数. decay_steps：衰减步数。...参数： learning_rate：初始学习率． global_step：用于衰减计算的全局步数． decay_steps：衰减步数． decay_rate：衰减率． staircase：是否应用离散阶梯型衰减
参数： learning_rate：初始学习率．global_step：用于衰减计算的全局步数，非负.decay_steps：衰减步数．decay_rate：衰减率．staircase：若为True，...参数： learning_rate：初始学习率．global_step：用于衰减计算的全局步数，非负.decay_steps：衰减步数，必须是正值．end_learning_rate：最低的最终学习率...：tf.train.cosine_decay() 将余弦衰减应用于学习率 参数： learning_rate：标初始学习率．global_step：用于衰减计算的全局步数.decay_steps：衰减步数...参数： learning_rate：标初始学习率．global_step：用于衰减计算的全局步数.decay_steps：衰减步数。...参数： learning_rate：初始学习率．global_step：用于衰减计算的全局步数．decay_steps：衰减步数．decay_rate：衰减率．staircase：是否应用离散阶梯型衰减
我们一般称之为学习率，在后续的博客中，会介绍一种自适应学习率的梯度优化方法。...衰减参数的引入 由于前面提到的梯度下降算法的学习率 \gamma 是固定的，因此在迭代优化的过程中有可能出现这几种情况： 由于设置的学习率太小，导致一直出于下降优化过程，但是直到达到了最大迭代次数，也没能优化到最优值...因此，这里我们可以引入衰减参数的概念，使得梯度下降的过程中，学习率也逐步的在衰减，越靠近收敛值跳动就越缓慢： \[x_{n+1} = x_{n} - \frac{\gamma}{n+1}\frac{f(...x_{n+1})-f(x_n)}{x_{n+1}-x_{n}} \] 在这种配置下，学习率参数 \gamma 按照如下图所示的趋势进行衰减： import matplotlib.pyplot as plt...：DELTA是计算梯度值时所采用的步长，EPSILON是精度要求，MAX_STEPS是最大迭代次数(避免因为达不到自洽收敛条件而陷入死循环)，GAMMA是学习率(在其他的一些基于梯度的算法中可能会采用自适应的学习率或者逐步下降的学习率来达到更好的收敛效果
Smith等 机器之心编译 参与：李亚洲、路雪 谷歌大脑在最新的一篇论文中提出，通过增加训练过程中的 batch size，能够在训练集和测试集上取得类似学习率衰减的表现。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.00489 摘要：学习率衰减是一种常见的方法。...通过增加学习率ϵ、缩放 batch size B∝ϵ，我们可以进一步减少参数更新的数量。最后，你可以增加动量系数 m，缩放 B∝1/(1−m)，尽管这会稍微降低测试准确率。...通过增加 batch size 取代学习率衰减的「增加 batch size」方法；把初始学习率从 0.1 增加到 0.5 的「增加初始学习率」方法；最后是把动量系数从 0.9 增加到 0.98 的「增加动量系数...增加 batch size 能获得与学习率衰减类似的结果，但这种方法能够减少参数更新的数量，从 14000 降低到 6000。我们可以把每个实验运行两次来说明其中的变化。 ?
无论是深度学习还是机器学习，大多情况下训练中都会遇到这几个参数，今天依据我自己的理解具体的总结一下，可能会存在错误，还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum...那么说了这么多，这个和我们说的学习率learning_rate有什么关系呢？ ...然后我们就以一定的幅度stride来缩小和真实值的距离，我们称这个stride为学习率learning_rate 而且我们就是这么做的. ...（梯度下降算法） 来更新wo的值. 同理其他参数w,而这个学习率就是来控制我们每次靠近真实值的幅度，为什么要这么做呢？...所以学习率要设置在合理的大小. ---- 好了说了这么多，这是学习率. 那么什么是权重衰减weight_decay呢? 有什么作用呢？
但是如何调整搜索的步长（也叫学习率，Learning Rate）、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。...学习率衰减因子：decay 首先先回顾一下不同学习率下梯度下降法的收敛过程（示例代码在GitHub上可下载）： ?...学习率衰减因子由此诞生： lr_i = lr_start * 1.0 / (1.0 + decay * i) 上面的公式即为学习率衰减公式，其中lr_i为第i次迭代时的学习率，lr_start为原始学习率...从公式上可看出： decay越小，学习率衰减地越慢，当decay = 0时，学习率保持不变。 decay越大，学习率衰减地越快，当decay = 1时，学习率衰减最快。...那么，不同decay下学习率的衰减速度到底有多大的区别呢？
当然如果batch size低了很多，有可能之前的num_steps不足以充分训练了，那么要记得增加步数啦。 ? 阶段3：学习率衰减策略 相比较前面几个超参数，学习率衰减策略就比较神奇了。...这个其实也很容易理解啦，如果你的模型在收敛时走到了“高原地带”，这时其实你衰减学习率不会带来太大改观。而如果收敛时在“峡谷边缘”来回跳跃，这时你衰减学习率就可能一步跨下峡谷，发现新大陆！...经典的学习率衰减策略要同时考虑4个东西：衰减开始的时机、衰减量级（线性衰减or指数衰减）、衰减速率以及衰减的周期。 还记得我们上个阶段得到的开发集准确率曲线吗？没错！...首先，开始衰减的点不用算，直接从第一步起就开始线性衰减。然后假如总迭代步数为5K，学习率为0.01，那么我们就可以算一下每一步学习率的衰减量为 ?...粗略算一下发现这时到达第3000步时的学习率为0.006，好像还蛮合理的诶。这样在最后一步时，学习率也恰好衰减到0。
它控制着模型在每次迭代中更新权重的步伐。然而，学习率过高会导致训练过程中的振荡，甚至模型无法收敛。在本文中，我们将深入探讨学习率过高的问题，分析其根本原因，并提供实用的解决方案。 正文内容 1....调整过程 初始训练：初始学习率为 0.01，观察损失和精度曲线。 调整学习率：将学习率调整为 0.001，再次训练并观察效果。 使用学习率衰减：应用指数衰减策略，进一步优化训练效果。...QA环节 Q: 如何判断学习率是否过高？ A: 观察训练和验证损失曲线是否出现明显的振荡，如果是，通常说明学习率过高。 Q: 什么是学习率循环策略？...，大家应该对如何调整学习率来解决AI训练中的“Learning Rate Too High”错误有了更深入的理解。...这些新方法将进一步提升模型训练的效率和效果。
优点： 由于每次迭代只使用了一个样本计算梯度，训练速度快，包含一定随机性，从期望来看，每次计算的梯度基本是正确的导数的。 缺点： 更新频繁，带有随机性，会造成损失函数在收敛过程中严重震荡。...优点：减少了学习率的手动调节。 缺点：分母会不断积累，学习率就会减小并最终会变得非常小。（一开始就积累梯度平方会导致有效学习率过早过量减小）。...引入一个衰减系数，让r每次都以一定的比例衰减，类似于Momentum中的做法。...缺点：引入的新的超参：衰减系数ρ；依然依赖于全局学习速率。...6 如何选择优化算法 1 对于稀疏数据，尽量使用学习率可自适应的优化方法，不用手动调节，而且最好采用默认值。
在训练神经网络时，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合，以及使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。 类别不平衡问题 在很多情况下，可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢？...学习率的设置-指数衰减法 通过指数衰减法设置梯度下降算法中的学习率，通过指数衰减的学习率既可以让模型在训练的前期快速接近最优解，又可以保证模型在训练后期不会有太大的波动，从而更加接近局部最优解。 ...0.1，衰减率为 0.96，global_step为当前迭代轮数，衰减速度为100，因为指定了staircase=True，所以每训练100 轮后学习率便乘以 0.96。...一般来说初始学习率、衰减率、衰减速度都是根据经验设置的。 过拟合问题 在训练复杂神经网络模型时，过拟合是一个非常常见的问题。...TensorFlow下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率decay。该衰减率用于控制模型更新的速度。
什么是学习率 2. 学习率指数衰减机制 3. 实例解析 4. 总结 1. 什么是学习率 调参的第一步是知道这个参数是什么，它的变化对模型有什么影响。...中理解了学习率变化对模型的影响，我们可以看出，最理想的学习率不是固定值，而是一个随着训练次数衰减的变化的值，也就是在训练初期，学习率比较大，随着训练的进行，学习率不断减小，直到模型收敛。...tensorflow中它的数学表达式为： decayed_lr = lr0*(decay_rate^(global_steps/decay_steps) 参数解释： decayed_lr：衰减后的学习率...，也就是当前训练不使用的真实学习率 lr0： 初始学习率 decay_rate： 衰减率，每次衰减的比例 global_steps：当前训练步数 decay_steps：衰减步数，每隔多少步衰减一次...总结 指数衰减学习率是深度学习调参过程中比较使用的一个方法，刚开始训练时，学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜， 接近训练结束的时候，学习速率的衰减应该在100倍以上。
早前Google Tensorflow开源了一个在线实验的神经网络平台PlayGround，它是一个入门神经网络非常直观的网站，可以将神经网络的训练过程直接可视化。...与网页版一样提供了4种不同形态的数据，分别是圆形、异或、高斯和螺旋。平面内的数据分为蓝色和黄色两类。...首先选择数据，然后整学习速率、激活函数、正则化、正则化率等参数，也可以调节噪声、训练数据和测试数据的比例和Batch size的大小，就可以开始训练神经网络啦！...其中： 学习率 其中α就是学习速率，提高学习率，可以显著增加学习速度，但太大又可能会跳过最低点，从而造成振荡。 激活函数 激活函数的作用是将神经网络的输出非线性化，使神经网络能够处理非线性数据。...L1可以将权值一直衰减到0，因此它能将权值矩阵变稀疏。 L2对大的数衰减大，对小的数衰减小，因此它不是那么容易将权重衰减到0，但是它可以获得一个比较均匀的权值矩阵。
探索模型的结果，通常是需要对模型在验证集上的性能进一步的分析，这是如何进一步提升模型性能很重要的步骤。...14.3.3学习率调整策略有哪些 通常情况下，大部分学习率调整策略都是衰减学习率，但有时若增大学习率也同样起到奇效。这里结合TensorFlow的内置方法来举例。...，计算如下： 有别于上述两种，多项式衰减则是在每一步迭代上都会调整学习率。...，即按余弦函数的方式衰减学习率。...这种情况下有两种微调方式： 不冻结网络模型的任何层，对最后的改动层使用较大的学习率，对未改动层以较小的学习率进行全模型训练，进行多轮训练即可。即一步完成训练。
假设要通过梯度下降算法来优化参数x，使得损失函数 的值尽量小。梯度下降算法的第一步需要随机产生一个参数x的初始值，然后再通过梯度和学习率来更新参数x的取值。...以下代码给出了tensorflow中如何实现神经网络的训练过程。...为了解决学习率的问题，tensorflow提供了一种更加灵活的学习率设置方法------指数衰减法，tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率。...之所以L2正则化不会让参数变得稀疏的原因是档案数很小时，比如0.001，这个参数的平方基本上就可以忽略了，于是模型不会进一步将这个参数调整为0.其次，L1正则化的计算公式不可导，而L2正则化公式可导。...在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率(decay)。这个衰减率将用于控制模型更新的速度。
如上公式所示，动量法在当前梯度值的基础上再加上一次的梯度值与衰减率 ? 的乘积，这样可以不断累积上一次的梯度值。其中衰减率 ? 一般小于等于 0.9。...表示当前参数的梯度值，Adagrad 计算第 t 步之前累加的梯度平方和，以此作为学习率的分母。 Adagrad 在数据分布稀疏的场景能更好利用稀疏梯度的信息，相比 SGD 算法能更有效地收敛。...以 TensorFlow 为例，θ 是防被除零的项，但 TensorFlow 只提供了累积梯度平方和的初始值，并且默认为 0.1。如果我们设置的较小时，会导致初始学习率偏大。...实际上，以 Adam 为代表的自适应算法存在两个主要问题: 可能不收敛 可能收敛于局部最优点 RMSprop 会对最近增加的值提出比较大的更新，随着步数梯的增加慢慢消散它的作用；Adagrad 以梯度的平方进行累积...那么怎么确保学习率得到衰减？ ? AMSGrad 在二阶局部更新过程中通过取当前值与上一次的值的最大值用于计算∆?，确保学习率的衰减。 ?
已知当我们设置学习率的时候，我们应该首先选取一个较大的学习率，然后在训练的过程中逐渐进行衰减。...TensorFlow提供了一种灵活的学习率的设置方法--指数衰减法。...(global_step / decay_steps) decayed_learning_rate为每一轮优化时使用的学习率，learning_rate为事先设定的初始学习率，decay_rate为衰减系数...，decay_steps为衰减速度 decay_steps通常代表完整地使用一遍训练数据所需要的迭代轮数，即总样本数除以每一个batch中的训练样本数，如此，就可以每完整的过完一遍训练数据，学习率就减小一次...) * variable 其中，decay为衰减率，decay越大，模型越稳定，通常将decay设置为接近1的数，variable为待更新的变量 如果该函数提供了num_updates参数来动态设置
例如，随机梯度下降在大多情况下都很有效，但更先进的优化器可能会更快，特别是在训练非常“深”的网络时。然而，由于优化问题的非凸性，为神经网络提供新的优化器十分具有挑战性。...在Google Brain团队中，我们想看看是否可能用类似于AutoML如何用于发现新的有竞争力的神经网络架构的方法，自动化发现新的优化器的过程。...这背后的直觉是，如果这些值一致，那么它对正确的更新方向更为确定，因此步长可以更大。...我们还发现了一个简单的学习率衰减方案，线性余弦衰减（ linear cosine decay），我们发现可以让收敛更快。 ? 图表比较了余弦衰减，阶梯衰减和线性余弦衰减的学习率衰减函数。...让我们感到兴奋的是，神经优化器搜索不仅可以提高机器学习模型的性能，还可能发现新的可解释的方程和发现。我们希望在Tensorflow中开源的这些优化器会对机器学习从业者有用。
本文介绍目前tensorflow中的9大学习率衰减策略。...02 指数衰减 指数衰减的方式，学习率的大小和训练次数指数相关，指数衰减简单直接，收敛速度快，是最常用的学习率衰减方式，其数学公式为： 如下图所示，红色的为学习率随训练次数的指数衰减方式，蓝色的即为分段常数衰减...04 多项式衰减 多项式衰减的方式进行更新学习率，需要给定初始学习率和最低学习率，然后按照给定的衰减方式将学习率从初始值衰减到最低值,其更新规则即为： 此处需要注意有两个机制： 降到最低学习率后，到训练结束可以一直使用最低学习率进行更新...不同alpha的影响如下： ? 07 循环学习率衰减 学习率以循环周期进行衰减。是循环学习率的cycle版本。 ?...深度学习中的固定学习率衰减策略总结 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py
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