keras学习率下降策略
monitor:被监测的量
factor:每次减少学习率的因子,学习率将以lr = lr*factor的形式被减少
patience:当patience个epoch过去而模型性能不提升时,学习率减少的动作会被触发
mode:‘auto’,‘min’,‘max’之一,在min模式下,如果检测值触发学习率减少。在max模式下,当检测值不再上升则触发学习率减少。
epsilon:阈值,用来确定是否进入检测值的“平原区”
cooldown:学习率减少后,会经过cooldown个epoch才重新进行正常操作
min_lr:学习率的下限
from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', patience=10, mode='auto')
model.fit(train_x, train_y, batch_size=32, epochs=300, validation_split=0.1, callbacks=[reduce_lr]
可以不计算验证集上的loss,验证集上的loss不会参与模型的训练;
不过,和validation accuracy一样,可以通过观察validation loss的下降趋势来调整学习率和训练轮数等超参数.
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