Question

我需要每10个周期应用一次学习率的指数衰减。初始学习率为0.000001，衰减因子为0.95

这是设置它的正确方法吗？

lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
        initial_learning_rate=0.000001, 
        decay_steps=(my_steps_per_epoch*10), 
        decay_rate=0.05)
opt = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule, momentum=0.9)

指数衰减的公式为current_lr = initial_lr * (1 - decay_factor)^t 除了在the code中实现为：

decayed_learning_rate = learning_rate *
                      decay_rate ^ (global_step / decay_steps)

据我所知，decay_rate应该是1 - decay_factor，decay_steps应该表示在应用衰减之前执行了多少步骤，在我的情况下是my_steps_per_epoch*10。正确吗？

编辑：

如果我在第10个时间段后暂停并保存我的模型（使用回调），然后通过加载模型并通过model.fit和initial_epoch=10调用epochs=11来恢复，它将开始于第11个时代并应用指数衰减？

Answer 1

decay_steps 可用于说明在经过多少步（处理批次）后，您将衰减学习率。我发现通过以下方式指定初始和最终学习率并自动计算decay_factor非常有用：

initial_learning_rate = 0.1
final_learning_rate = 0.0001
learning_rate_decay_factor = (final_learning_rate / initial_learning_rate)**(1/epochs)
steps_per_epoch = int(train_size/batch_size)

lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
                initial_learning_rate=initial_learning_rate,
                decay_steps=steps_per_epoch,
                decay_rate=learning_rate_decay_factor,
                staircase=True)

在张量流中正确设置学习率的指数衰减

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