Keras中如何使用學(xué)習(xí)率調(diào)度器

小樊
91
2024-03-25 10:59:47

Keras提供了一個(gè)Callback類(lèi)，可以在模型訓(xùn)練過(guò)程中動(dòng)態(tài)地調(diào)整學(xué)習(xí)率?？梢酝ㄟ^(guò)在fit()方法中傳入callbacks參數(shù)來(lái)使用學(xué)習(xí)率調(diào)度器。

下面是一個(gè)例子，使用ReduceLROnPlateau回調(diào)函數(shù)來(lái)動(dòng)態(tài)地調(diào)整學(xué)習(xí)率：

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(factor=0.1, patience=5, min_lr=0.0001)

model.fit(x_train, y_train, epochs=100, callbacks=[reduce_lr])

在上面的例子中，ReduceLROnPlateau回調(diào)函數(shù)會(huì)在損失函數(shù)停止改善時(shí)降低學(xué)習(xí)率。其中，factor參數(shù)指定學(xué)習(xí)率降低的因子，patience參數(shù)指定在多少個(gè)epoch內(nèi)沒(méi)有改善時(shí)降低學(xué)習(xí)率，min_lr參數(shù)指定學(xué)習(xí)率的下限。

除了ReduceLROnPlateau回調(diào)函數(shù)，Keras還提供了其他一些學(xué)習(xí)率調(diào)度器的回調(diào)函數(shù)，如LearningRateScheduler、EarlyStopping等，可以根據(jù)具體的需求選擇合適的學(xué)習(xí)率調(diào)度器。

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