Adam优化器是目前应用最多的优化器，在训练的过程中我们有时会让学习率随着训练过程自动修改，以便加快训练，提高模型性能。关于adam优化器的具体实现过程可以参考这篇博客，或者更简洁一点的这篇博客，这里我只想简单介绍一下adam优化器里decay的原理。

Adam in Keras

在Keras的Adam优化器中各参数如下：

keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)

lr: 学习率
beta_1: 0到1之间，一般接近于1
beta_2: 0到1之间，一般接近于1，和beta_1一样，使用默认的就好
epsilon: 模糊因子，如果为空，默认为k.epsilon()
decay: 学习率随每次更新进行衰减
amsgrad: 布尔型，是否使用AMSGrad变体

下面我们来看看decay是如何发挥作用的：

if self.initial_decay > 0:lr = lr * (1. / (1. + self.decay * K.cast(self.iterations,K.dtype(self.decay))))

为了更好的观察学习率的衰减情况，我们将学习率lr的衰减过程画出来，lr取0.01，decay取0.01

lr=0.01,decacy=0.0001,iterations=500

从图中可以看到学习率会随着迭代次数增加而逐渐减小，这样可以在训练初期加快训练。

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