在tf2.2中使用CosineDecayRestarts,可以通过以下步骤实现:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.optimizers.schedules import CosineDecayRestarts
initial_learning_rate = 0.1 # 初始学习率
decay_steps = 1000 # 学习率衰减步数
alpha = 0.1 # 学习率衰减因子
restart_step = 10000 # 重启步数
lr_schedule = CosineDecayRestarts(initial_learning_rate, decay_steps, alpha, restart_step)
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule)
model.compile(optimizer=optimizer, ...)
model.fit(...)
CosineDecayRestarts是一种学习率衰减策略,它基于余弦函数的形状来调整学习率。它的主要参数包括初始学习率(initial_learning_rate)、学习率衰减步数(decay_steps)、学习率衰减因子(alpha)和重启步数(restart_step)。
优势:
应用场景:
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