菜鸟的梦幻日记
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神经网络优化之学习率的设置（tensorflow）

学习率learning_rate：每次参数更新的幅度

神经网络优化之学习率的设置（tensorflow）_第1张图片

学习率设置多少合适
学习率大了震荡不收敛，学习率小了收敛速度慢。
可以通过指数衰减学习率解决
神经网络优化之学习率的设置（tensorflow）_第2张图片
其中LEARNING_RATE_STEP一般由（总样本数/每次列入的数据个数）得到
在tensorflow中的代码：
global_step = tf.Variable(0,trainable=False)#记录当前共运行了多少轮，由于这个变量只用于计数，并非训练的参数，所以我们标注为不可训练
learning_rate = tf.train.exponential_decay(
LEARNING_RATE_BASE,
global_step,
LEARNING_RATE_STEP,
LEARNING_RATE_DECAY,
staircase=True)#当为True时，学习率阶梯型衰减，当为False时，学习率是一条平滑下降的曲线

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