在深厚度学模型训练中，学率是一个至关关键的超参数，它关系到着模型收敛的速度和到头来性Neng。

学率调整的关键性

• 过细小弄得训练时候过长远，模型兴许陷入局部Zui细小值，困难以收敛到全局Zui细小值。
• 过巨大兴许弄得训练不稳稳当当，模型兴许无法收敛，甚至发散。

学率调整策略

1. Step Decay每过一定数量的epoch后学率减半。
2. Exponential Decay学率随时候指数级减细小。
3. Learning Rate Scheduler学率。

示例代码

python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.optimizers import SGD from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Activation from tensorflow.keras.callbacks import LearningRateScheduler import numpy as np

Xtrain, ytrain = ...

model = Sequential model.add, activation='relu')) model.add)

opt = SGD

model.compile

def lr_decay: return 0.01 * np.exp

model.fit])

其他注意事项

• 初始学率通常设置为0.01或0.001。
• 麻烦度，兴许需要调整学率衰减率。
• 用正则化Neng帮控制模型麻烦度，少许些过拟合。

通过不断试试和调整，Neng找到适合特定数据集和模型的Zui佳学率设置。