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学习率衰减#xff08;Learning Rate Decay#xff09;是一种优化算法#xff0c;在训练深度学习模型时逐渐减小学习率#xff0c;以便在训练的后期更加稳定地收敛到最优解。学习率衰减可以帮助在训练初期更快地靠近最优解#xff0c;而在接近最优解时减小学习率可以…概念
学习率衰减Learning Rate Decay是一种优化算法在训练深度学习模型时逐渐减小学习率以便在训练的后期更加稳定地收敛到最优解。学习率衰减可以帮助在训练初期更快地靠近最优解而在接近最优解时减小学习率可以使模型更精细地调整参数从而更好地收敛。
实现方式
学习率衰减可以通过以下几种方式实现
定期衰减在训练的每个固定的迭代步骤将学习率乘以一个衰减因子通常小于1。
指数衰减使用指数函数来衰减学习率例如每隔一定迭代步骤将学习率按指数函数进行衰减。
分段衰减将训练过程分成多个阶段每个阶段使用不同的学习率。
代码实现(定期衰减)
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X 2 * np.random.rand(100, 1)
y 4 3 * X np.random.randn(100, 1)# 添加偏置项
X_b np.c_[np.ones((100, 1)), X]# 初始化参数
theta np.random.randn(2, 1)# 初始学习率
initial_learning_rate 0.1# 衰减因子
decay_factor 0.9# 迭代次数
n_iterations 1000# 学习率衰减
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# 绘制数据和拟合直线
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, X_b.dot(theta), colorred)
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])
