概念
學(xué)習(xí)率衰減（Learning Rate Decay）是一種優(yōu)化算法，在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)逐漸減小學(xué)習(xí)率，以便在訓(xùn)練的后期更加穩(wěn)定地收斂到最優(yōu)解。學(xué)習(xí)率衰減可以幫助在訓(xùn)練初期更快地靠近最優(yōu)解，而在接近最優(yōu)解時(shí)減小學(xué)習(xí)率可以使模型更精細(xì)地調(diào)整參數(shù)，從而更好地收斂。
實(shí)現(xiàn)方式
學(xué)習(xí)率衰減可以通過(guò)以下幾種方式實(shí)現(xiàn)：
定期衰減：在訓(xùn)練的每個(gè)固定的迭代步驟，將學(xué)習(xí)率乘以一個(gè)衰減因子（通常小于1）。
指數(shù)衰減：使用指數(shù)函數(shù)來(lái)衰減學(xué)習(xí)率，例如每隔一定迭代步驟，將學(xué)習(xí)率按指數(shù)函數(shù)進(jìn)行衰減。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-656472.html
分段衰減：將訓(xùn)練過(guò)程分成多個(gè)階段，每個(gè)階段使用不同的學(xué)習(xí)率。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-656472.html
代碼實(shí)現(xiàn)(定期衰減)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成隨機(jī)數(shù)據(jù)
np.random.seed(0)
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)
# 添加偏置項(xiàng)
X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X]
# 初始化參數(shù)
theta = np.random.randn(2, 1)
# 初始學(xué)習(xí)率
initial_learning_rate = 0.1
# 衰減因子
decay_factor = 0.9
# 迭代次數(shù)
n_iterations = 1000
# 學(xué)習(xí)率衰減
for iteration in range(n_iterations):
learning_rate = initial_learning_rate / (1 + decay_factor * iteration)
gradients = 2 / 100 * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y)
theta = theta - learning_rate * gradients
# 繪制數(shù)據(jù)和擬合直線
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, X_b.dot(theta), color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('y')
plt.title('Linear Regression with Learning Rate Decay')
plt.show()
print("Intercept (theta0):", theta[0][0])
print("Slope (theta1):", theta[1][0])
到了這里，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)充概念-50-學(xué)習(xí)率衰減的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
