keras进阶之poly学习率

Keras提供两种学习率调整方法，都是通过回调函数来实现。

LearningRateScheduler
ReduceLROnPlateau

1. `LearningRateScheduler`

keras.callbacks.LearningRateScheduler(schedule)

学习速率定时器，也就是说，定的是啥就是啥，严格按照定时器进行更改。

schedule: 一个函数，接受epoch作为输入（整数，从 0 开始迭代），然后返回一个学习速率作为输出（浮点数）。

import keras.backend as K
from keras.callbacks import LearningRateSchedulerdef scheduler(epoch):# 每隔10个epoch，学习率减小为原来的1/10if epoch % 10 == 0 and epoch != 0:lr = K.get_value(model.optimizer.lr)K.set_value(model.optimizer.lr, lr * 0.1)print("lr changed to {}".format(lr * 0.1))return K.get_value(model.optimizer.lr)# def poly_decay(epoch):
#     # initialize the maximum number of epochs, base learning rate,
#     # and power of the polynomial
#     maxEpochs = epochs
#     baseLR = learning_rate
#     power = 1.0
#
#     # compute the new learning rate based on polynomial decay
#     alpha = baseLR * (1 - (epoch / float(maxEpochs))) ** power
#
#     return alpha
#
#
# poly_reduce_lr = LearningRateScheduler(poly_decay)reduce_lr = LearningRateScheduler(scheduler)
model.fit(train_x, train_y, batch_size=128, epochs=50, callbacks=[reduce_lr])

2. `ReduceLROnPlateau`

keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=10, verbose=0, mode='auto', min_delta=0.0001, cooldown=0, min_lr=0)

当评估指标停止提升时，降低学习速率。

monitor: 被监测的指标。
factor: 学习速率被降低的因数。新的学习速率 = 学习速率 * 因数
patience: 没有提升的训练轮数，在这之后训练速率会被降低。
verbose: 整数。0：安静，1：更新信息。
mode: {auto, min, max} 其中之一。如果是 min 模式，学习速率会被降低如果被监测的数据已经停止下降；在 max 模式，学习塑料会被降低如果被监测的数据已经停止上升；在 auto 模式，方向会被从被监测的数据中自动推断出来。
min_delta: 阈值，用来确定是否进入检测值的“平原区”
cooldown: 在学习速率被降低之后，重新恢复正常操作之前等待的训练轮数量。
min_lr: 学习速率的下边界。

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateaureduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', patience=10, mode='min')
model.fit(train_x, train_y, batch_size=128, epochs=50, validation_split=0.1, callbacks=[reduce_lr])

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