学习率衰减

加快神经网络的另一个办法就是随着时间推移慢慢减少学习率。我们将这个称之为学习率衰减。

如图中蓝色线所示，当mini-batch不大的时候，噪声会比较明显。最后不会精确地收敛，而是在最小值附近不断地波动。但是如果我们不断减少学习率，最后情况就如同图中绿线所示，最后会在最小值附近很小的一块区域不断波动，而不会在比较大的区域里。

减小学习率的方法如下：

我们需要在第一代的时候遍历一遍数据，第一次遍历整个数据集称为第一代，第二次遍历整个数据集称为第二代。我们一般的计算公式是

α=11+decay−rate∗epoch−num∗α0α=11+decay−rate∗epoch−num∗α0

\alpha = \frac{1}{1+decay-rate*epoch-num}*\alpha_0
其中decay-rate称为衰减率，这个也是我们需要调整的超参数。从图中我们可以看到，如果decay-rate的值是1，随着epoch-num的数值不断增加，学习率在不断下降。

除了这个学习率衰减公式，还有别的衰减公式。

吴教主深度学习和神经网络课程总纲

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