指数衰减学习率与自适应学习率

待我称王封你为后i 2021-11-09 05:10 393阅读 0赞

我正使用TensorFlow来训练一个神经网络。我初始化GradientDescentOptimizer的方式如下：

init = tf.initialize_all_variables()
    sess = tf.Session()
    sess.run(init)
    mse = tf.reduce_mean(tf.square(out - out_))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.3).minimize(mse)

问题是我不知道如何为学习速率或衰减值设置更新规则。  
如何在这里使用自适应学习率呢？

## 最佳解决办法 ##

首先，tf.train.GradientDescentOptimizer旨在对所有步骤中的所有变量使用恒定的学习率。 TensorFlow还提供现成的自适应优化器，包括tf.train.AdagradOptimizer和tf.train.AdamOptimizer，这些可以作为随时可用的替代品。  
但是，如果要通过其他普通渐变下降控制学习速率，则可以利用以下事实：tf.train.GradientDescentOptimizer构造函数的learning\_rate参数可以是Tensor对象。这允许您在每个步骤中为学习速率计算不同的值，例如：

learning_rate = tf.placeholder(tf.float32, shape=[])
    # ...
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(
        learning_rate=learning_rate).minimize(mse)
    
    sess = tf.Session()
    
    # Feed different values for learning rate to each training step.
    sess.run(train_step, feed_dict={learning_rate: 0.1})
    sess.run(train_step, feed_dict={learning_rate: 0.1})
    sess.run(train_step, feed_dict={learning_rate: 0.01})
    sess.run(train_step, feed_dict={learning_rate: 0.01})

或者，您可以创建一个标量tf.Variable来保存学习率，并在每次要更改学习率时进行分配

## 次佳解决办法 ##

Tensorflow提供了一种自动将指数衰减应用于学习速率张量的操作：tf.train.exponential\_decay。有关正在使用的示例，请参阅this line in the MNIST convolutional model example。然后使用前文中的建议将此变量作为learning\_rate参数提供给您的优化器。  
要看的关键部分是：

# Optimizer: set up a variable that's incremented once per batch and
    # controls the learning rate decay.
    batch = tf.Variable(0)
    
    learning_rate = tf.train.exponential_decay(
      0.01,                # Base learning rate.
      batch * BATCH_SIZE,  # Current index into the dataset.
      train_size,          # Decay step.
      0.95,                # Decay rate.
      staircase=True)
    # Use simple momentum for the optimization.
    optimizer = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate,
                                         0.9).minimize(loss,
                                                       global_step=batch)

注意最小化global\_step=batch参数。这会告诉优化器在每次训练时都会帮助您增加’batch’参数。