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深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减

mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛

为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法

随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值

如下图，蓝色曲线表示mini-batch梯度下降，绿色曲线表示采用学习率衰减的梯度下降

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)_第1张图片

学习率衰减的实现

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)_第2张图片

1 epoch = 遍历数据1次

\alpha = \frac{1}{1+rate_{decay}*num_{epoch}} *\alpha_{0}

rate_{decay}是学习率衰减的超参数，\alpha_{0}是初始学习率，num_{epoch}是遍历次数

其他衰减方案

\alpha = \varepsilon ^{num_{epoch}}*\alpha_{0}

\alpha_{0}是初始学习率，\varepsilon是衰减常量，一般设置\varepsilon=0.95，num_{epoch}是遍历次数

\alpha = \frac{k}{\sqrt{num_{epoch}}} *\alpha_{0}

\alpha_{0}是初始学习率，k是衰减常量，num_{epoch}是遍历次数

分段衰减函数

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)_第3张图片

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