分段线性学习率extend_with_piecewise_linear

6个派生优化器的简单介绍及其实现 - 科学空间|Scientific Spaces

# 派生为带分段线性学习率的优化器。
# 其中name参数可选，但最好填入，以区分不同的派生优化器。
AdamLR = extend_with_piecewise_linear_lr(Adam, name='AdamLR')

extend_with_piecewise_linear_lr的定义如下

@export_to_cust
新的优化器类，加入分段线性学习率"""class NewOptimizer(BaseOptimizer):"""带有分段线性学习率的优化器其中schedule是形如{1000: 1, 2000: 0.1}的字典，表示0～1000步内学习率线性地从零增加到100%，然后1000～2000步内线性地降到10%，2000步以后保持10%"""@insert_arguments(lr_schedule={0: 1})def __init__(self, *args, **kwargs):super(NewOptimizer, self).__init__(*args, **kwargs)self.lr_schedule = {int(i): j for i, j in self.lr_schedule.items()}def _decayed_lr(self, var_dtype):lr_multiplier = piecewise_linear(self.iterations, self.lr_schedule)lr_t = super(NewOptimizer, self)._decayed_lr(var_dtype)return lr_t * K.cast(lr_multiplier, var_dtype)def get_config(self):config = {'lr_schedule': self.lr_schedule,}base_config = super(NewOptimizer, self).get_config()return dict(list(base_config.items()) + list(config.items()))return NewOptimizer

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