学率怎么写你看

Posted 2023-04-21

学率写你看学习率(Learning rate)作为监督学习以及深度学习中重要的超参，其决定着目标函数能否收敛到局部最小值以及何时收敛到最小值。合适的学习率能够使目标函数在合适的时间内收敛到局部最小值。
  这里以梯度下降为例，来观察一下不同的学习率对代价函数的收敛过程的影响（这里以代价函数为凸函数为例）：
  回顾一下梯度下降的代码：
  repeat
     θj=θj−αΔJ(θ)Δθjθj=θj−αΔJ(θ)Δθj
  
  当学习率设置的过小时，收敛过程如下：
当学习率设置的过大时，收敛过程如下：由上图可以看出来，当学习率设置的过小时，收敛过程将变得十分缓慢。而当学习率设置的过大时，梯度可能会在最小值附近来回震荡，甚至可能无法收敛。
  我们再来看一下学习率对深度学习模型训练的影响：

  可以由上图看出，固定学习率时，当到达收敛状态时，会在最优值附近一个较大的区域内摆动；而当随着迭代轮次的增加而减小学习率，会使得在收敛时，在最优值附近一个更小的区域内摆动。（之所以曲线震荡朝向最优值收敛，是因为在每一个mini-batch中都存在噪音）。
  因此，选择一个合适的学习率，对于模型的训练将至关重要。下面来了解一些学习率调整的方法。 参考技术A 1、学习率过小时，学习速度慢，而且容易出现过拟合，收敛速度慢，一般用在训练了一定次数之后使用。

学习率过小（红色线代表参数变化路径）
2、学习率过大时，学习速度快，但是容易出现震荡问题，使得训练值在最优值左右来回摆动，当学习率设为1时，效果就是参数在两个固定值来回摆动。而且容易造成参数爆炸增长或减小现象。

学习率过大（红色线代表参数变化路径）
 

三、学习率的设置
在训练过程中，一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。

刚开始训练时：学习率以 0.01 ~ 0.001 为宜。
一定轮数过后：逐渐减缓。
接近训练结束：学习速率的衰减应该在100倍以上。 
如果是迁移学习 ，由于模型已在原始数据上收敛，此时应设置较小学习率 (≤10−4≤10−4) 在新数据上进行微调 。
学习率减缓机制：

名称
 轮数减缓（step decay）
指数减缓（exponential decay）
分数减缓（1/t1/t decay）
实现
每N轮学习率减半
学习率按训练轮数增长指数插值递减

k 控制减缓幅度，t 为训练轮数
 四、指数衰减法（exponential decay）
TensorFlow提供了一种灵活的学习率设置方法——指数衰减法。 参考技术B 学习率是一个超参数，控制我们要多大程度调整网络的权重，以符合梯度损失。 值越低，沿着梯度下降越慢。 虽然使用较小学习率可能是一个 好主意，以确保我们不会错过任何局部最低点，但也可能意味着我们将花费很长的时间来收敛——特别是当我们卡在平稳区域（plateau region）的时候。

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