【Tensorflow】设置自动衰减的学习率

在训练神经网络的过程中，合理的设置学习率是一个非常重要的事情。对于训练一开始的时候，设置一个大的学习率，可以快速进行迭代，在训练后期，设置小的学习率有利于模型收敛和稳定性。

tf.train.exponential_decay(learing_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False)

• learning_rate：学习率
• global_step：全局的迭代次数
• decay_steps：进行一次衰减的步数
• decay_rate：衰减率
• staircase：默认为False，如果设置为True，在修改学习率的时候会进行取整

转换方程：

decayed_learning_rate=learning_rate∗decay_rateglobal_stepdecay_steps d e c a y e d _ l e a r n i n g _ r a t e = l e a r n i n g _ r a t e ∗ d e c a y _ r a t e g l o b a l _ s t e p d e c a y _ s t e p s

实例：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

start_learning_rate = 0.1
decay_rate = 0.96
decay_step = 100
global_steps = 3000

_GLOBAL = tf.Variable(tf.constant(0))
S = tf.train.exponential_decay(start_learning_rate, _GLOBAL, decay_step, decay_rate, staircase=True)
NS = tf.train.exponential_decay(start_learning_rate, _GLOBAL, decay_step, decay_rate, staircase=False)

S_learning_rate = []
NS_learning_rate = []

with tf.Session() as sess:
    for i in range(global_steps):
        print(i, ' is training...')
        S_learning_rate.append(sess.run(S, feed_dict={_GLOBAL: i}))
        NS_learning_rate.append(sess.run(NS, feed_dict={_GLOBAL: i}))

plt.figure(1)
l1, = plt.plot(range(global_steps), S_learning_rate, 'r-')
l2, = plt.plot(range(global_steps), NS_learning_rate, 'b-')
plt.legend(handles=[l1, l2, ], labels=['staircase', 'no-staircase'], loc='best')
plt.show()

该实例表示训练过程总共迭代3000次，每经过100次，就会对学习率衰减为原来的0.96。

效果图：

参考链接：
1.https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/exponential_decay
2.https://blog.csdn.net/UESTC_C2_403/article/details/72213286