神经网络优化-学习率指数衰减法

Dear 丶 2022-06-02 10:39 365阅读 0赞

在训练神经网络时，需要设置学习率(learing rate)控制参数更新的速度，学习率决定了参数每次更新的幅度，如果幅度过大，则可能导致参数在极优值的两侧来回移动；若幅度过小，又会大大降低优化速度。所以，TensorFlow提供了一种更加灵活的学习率设置方法-指数衰减法，使用tf.train.exponential\_decay实现。指数衰减法的核心思想是，先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型更加稳定。tf.train.exponential\_decay函数可以用以下代码实现的功能来展示：

decayed_learning_rate = learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)
    #decayed_learning_rate为每一轮优化时使用的学习率，learning_rate为事先设定的初始学习率，decay_rate为衰减系数，global_step为迭代次数，decay_steps为衰减速度（即迭代多少次进行衰减）

可见使用此函数，随着迭代次数的增加，学习率逐步降低。tf.train.exponential\_decay可以通过设置参数staircase选择不同的衰减方式，其默认值为False，即每一次迭代都进行学习率的优化，不同的训练数据有不同的学习率，而当学习率减小时，对应的训练数据对模型训练结果的影响也会变小。若staircase的值为True时，global\_step/decay\_steps的值会被转化为整数，decay\_steps通常代表了完整的使用一遍训练数据所需要的迭代次数，所以每完整的使用完一遍训练数据，学习率才会重新计算并减小一次，这可以使得训练数据集中的所有数据对模型有相等的作用。函数使用代码如下：

global_step = tf.Variable(0) #迭代次数初始值为0
    
    #通过exponential_decay生成学习率
    learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 100, 0.96, staircase=True)
    #0.1为初始学习率，global_step为迭代次数，100为衰减速度，0.96为衰减率
    
    #使用指数衰减的学习率，在minimize函数中传入global_step，它将自动更新，learning_rate也随即被更新
    learning_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step)
    #神经网络反向传播算法，使用梯度下降算法GradientDescentOptimizer来优化权重值，learning_rate为学习率，minimize中参数loss是损失函数，global_step表明了当前迭代次数(会被自动更新)

一般来说，初始学习率、衰减系数和衰减速度都是根据经验设置的。