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1.tf.train.exponential_decay() 指数衰减学习率:
目前创新互联已为上千的企业提供了网站建设、域名、虚拟空间、网站运营、企业网站设计、集宁网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。#tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_steps, decay_steps, decay_rate, staircase=True/False): #指数衰减学习率 #learning_rate-学习率 #global_steps-训练轮数 #decay_steps-完整的使用一遍训练数据所需的迭代轮数;=总训练样本数/batch #decay_rate-衰减速度 #staircase-衰减方式;=True,那就表明每decay_steps次计算学习速率变化,更新原始学习速率;=alse,那就是每一步都更新学习速率。learning_rate = tf.train.exponential_decay( initial_learning_rate = 0.001 global_step = tf.Variable(0, trainable=False) decay_steps = 100 decay_rate = 0.95 total_loss = slim.losses.get_total_loss() learning_rate = tf.train.exponential_decay(initial_learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, True, name='learning_rate') optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(total_loss, global_step)
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