具有最小acc_loss的ReduceLROnPlateau回退到以前的权重

ReduceLROnPlateau是一种常用的学习率调整策略，用于在训练神经网络模型时动态调整学习率，以提高模型的收敛速度和性能。它基于模型在验证集上的表现来动态调整学习率，当模型的验证损失不再显著改善时，ReduceLROnPlateau会减小学习率，以便更小的步长进行参数更新，从而更精细地搜索最优解。

ReduceLROnPlateau的主要参数包括：

• factor：学习率减小的因子，新学习率 = 原学习率 * factor。默认值为0.1。
• patience：在验证损失不再改善时，等待几个epoch后降低学习率。默认值为10。
• min_lr：学习率的下限，学习率将不会低于这个值。默认值为0.0001。
• mode：验证损失的改善模式，可选值为'min'（验证损失应该最小化）或'max'（验证损失应该最大化）。默认为'min'。

ReduceLROnPlateau的应用场景包括：

• 训练深度神经网络模型时，希望在模型收敛到最优解之前能够更快地降低学习率，以提高训练效率和性能。
• 避免模型在训练过程中陷入局部最优解，通过动态调整学习率来跳出局部最优解，更好地搜索全局最优解。

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