如何在Keras中調(diào)整學(xué)習(xí)率

小樊
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2024-06-18 13:22:03

在Keras中，可以通過(guò)學(xué)習(xí)率調(diào)度器（Learning Rate Scheduler）來(lái)調(diào)整學(xué)習(xí)率。學(xué)習(xí)率調(diào)度器是一個(gè)回調(diào)函數(shù)，可以根據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中的情況動(dòng)態(tài)地調(diào)整學(xué)習(xí)率。

以下是在Keras中調(diào)整學(xué)習(xí)率的步驟：

  1. 導(dǎo)入所需的庫(kù)：
from keras.callbacks import LearningRateScheduler
  1. 定義一個(gè)學(xué)習(xí)率調(diào)度器函數(shù)，該函數(shù)接受當(dāng)前迭代的參數(shù)，并返回對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)率。例如，可以使用指數(shù)衰減調(diào)整學(xué)習(xí)率：
def lr_schedule(epoch):
    lr = 0.1
    if epoch > 50:
        lr = 0.01
    if epoch > 100:
        lr = 0.001
    return lr
  1. 創(chuàng)建一個(gè)學(xué)習(xí)率調(diào)度器對(duì)象，并將其傳遞給模型的fit方法中：
lr_scheduler = LearningRateScheduler(lr_schedule)
model.fit(X_train, y_train, callbacks=[lr_scheduler])

通過(guò)這種方式，可以根據(jù)訓(xùn)練過(guò)程中的情況動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，從而提高模型的性能和收斂速度。

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