为什么突发奇想要写这么个系列呢?源于一次面试,其实很多“高阶”技巧我们都知道,但是用的多了我们习以为常,所以在面试介绍项目时不会提及这些。而你不提及的话,就会显得你很low。所以做一些笔记,让自己知道这些“高阶”技巧。
标题顾名思义,就是自适应的学习率。因为我们都知道刚开始训练时,学习率可以大一点,但到后面需要慢慢减小,以防出现下图的情况。
神经网络高阶技巧1--Learning Rate Scheduler
那么如何在训练时使用这种方法呢?
以keras为例。
keras.callbacks提供了LearningRateScheduler函数。使用方式如下:
神经网络高阶技巧1--Learning Rate Scheduler
神经网络高阶技巧1--Learning Rate Scheduler
神经网络高阶技巧1--Learning Rate Scheduler
神经网络高阶技巧1--Learning Rate Scheduler
写的有些复杂,其实就是:

callbacks=[LearningRateScheduler(func)]

其中func就是一个输入epoch,返回学习率的函数,在本例中就是step_decay函数。

参考:
https://towardsdatascience.com/learning-rate-scheduler-d8a55747dd90
http://www.sohu.com/a/224777308_129720

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