Tensorflow Adam 优化器与 Keras Adam 优化器
Posted
技术标签:
【中文标题】Tensorflow Adam 优化器与 Keras Adam 优化器【英文标题】:Tensorflow Adam optimizer vs Keras Adam optimizer 【发布时间】:2019-01-08 19:01:19 【问题描述】:我最初在 Keras 中开发了一个分类器,我的优化器很容易应用衰减。
adam = keras.optimizers.Adam(decay=0.001)
最近我尝试将整个代码更改为纯 Tensorflow,但无法弄清楚如何正确地将相同的衰减机制应用于我的优化器。
optimizer = tf.train.AdamOptimizer()
train_op = optimizer.minimize(loss=loss,global_step=tf.train.get_global_step())
如何将我的 Keras 代码 sn-p 中看到的相同学习率衰减应用到我的 Tensorflow sn-p?
【问题讨论】:
【参考方案1】:您可以在tensorflow 中找到关于衰变的不错的文档:
...
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
starter_learning_rate = 0.1
learning_rate = tf.train.exponential_decay(starter_learning_rate, global_step,
100000, 0.96, staircase=True)
learning_step = ( tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
.minimize(...my loss..., global_step=global_step)
)
tf.train.exponential_decay
对学习率应用指数衰减。
其他衰变:
inverse_time_decay
polynomial_decay
linear_cosine_decay
exponential_decay
cosine_decay
cosine_decay_restarts
natural_exp_decay
noisy_linear_cosine_decay
Keras 在 AdamOptimizer 中实现了类似下面的衰减,与 tensorflow 中的inverse_time_decay 非常接近:
lr = self.lr * (1. / (1. + self.decay * self.iterations))
【讨论】:
谢谢,但问题是如何应用与 keras sn-p 中看到的完全相同的衰减。什么类型的衰变是相同的?指数?线性?...等 keras 的衰减与 inverse_time_decay 非常相似。【参考方案2】:您可以在这里https://machinelearningmastery.com/understand-the-dynamics-of-learning-rate-on-deep-learning-neural-networks/ 找到一些有用的提示。
为了回答你的问题,我引用这个来源:
回调与优化算法分开运行,但它们会调整优化算法使用的学习率。使用学习率调度回调时建议使用 SGD
根据这篇文章,您将了解如何使用 keras.callbacks,并希望成功地按照您的意愿设置 Adam keras 优化器的学习率。不过,请注意,不建议这样做(我还没有尝试过)
【讨论】:
以上是关于Tensorflow Adam 优化器与 Keras Adam 优化器的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
是否可以将 Tensorflow Graphics 的 Levenberg-Marquardt 优化器与 Tensorflow 2.0 模型集成?