tf.train.exponential_decay实现指数衰减率。通过这个函数,可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解,然后随着迭代的继续逐步减小学习率,使得模型在训练后期更加稳定。


tf.train.exponential_decay格式:

tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_, decay_steps, decay_rate, staircase=True/False)

参数说明:

  • learning_rate:初始学习率
  • global_step:当前迭代次数
  • decay_steps:衰减速度
  • decay_rate:衰减系数,通常介于0-1之间。
  • staircase=False:衰减方式,(默认值为False,当为True时,(global_step/decay_steps)则被转化为整数) 式。

【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.train.exponential_decay()相关推荐

  1. 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.train.ExponentialMovingAverage()

    tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型. 格式: tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_step) 参数 ...

  2. TensorFlow基础篇(一)——tf.train.exponential_decay()

    tf.train.exponential_decay实现指数衰减率.通过这个函数,可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解,然后随着迭代的继续逐步减小学习率,使得模型在训练后期更加稳定. tf. ...

  3. 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.get_variable()和tf.get_variable_scope()

    目录 1.tf.get_variable() 2.tf.variable_scope() 3.tf.variable_scope() 函数嵌套 1.tf.get_variable() tf.get_v ...

  4. 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.nn.max_pool()和tf.nn.avg_pool()

    tf.nn.max_pool()和tf.nn.avg_pool()是TensorFlow中实现最大池化和平均池化的函数,在卷积神经网络中比较核心的方法. 有些和卷积很相似,可以参考TensorFlow ...

  5. 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.nn.conv2d()

    博客之星评选,谢谢您的支持!微信.qq五连击投票(无需关注.无需登录) 人工智能博士(投票链接):http://m234140.nofollow.ax.mvote.cn/opage/4fddfa73- ...

  6. 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits

    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()函数是TensorFlow中计算交叉熵常用的函数. 后续版本中,TensorFlow更新为:tf.nn.softmax ...

  7. 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之tf.contrib.layers.l1regularizer()-12_regularizer(lambda)

    TensorFlow中计算L1正则化和L2正则化的函数: L1正则化:tf.contrib.layers.l1regularizer(lambda)(w)函数,它可以返回一个函数,这个函数可以计算一个 ...

  8. 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之 tf.nn.relu()

    tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变,小于0的数置为0,函数如图1所示. ReLU函数是常用的神经网络激活函数之一. 图1 ReLU函数图像 下边为ReLU例子: import tens ...

  9. 【TensorFlow】TensorFlow函数精讲之 tf.random_normal()

    tf.trandom_normal()函数是生成正太分布随机值 此函数有别于tf.truncated_normal()正太函数,请参考本博客关于tf.truncated_normal()函数的介绍 ( ...

最新文章

  1. gtkpod 0.99.8
  2. Leaflet中实现添加比例尺控件与自定义版权控件与链接
  3. 字符串数组中查找字符串
  4. Eclipse在Ubuntu8.04桌面系统下安装和弹出空白对话框
  5. python interpreter 中没有torch_PyTorch扩展自定义PyThon/C++(CUDA)算子的若干方法总结
  6. 【PHP】文件写入和读取详解
  7. LeetCode 1930. 长度为 3 的不同回文子序列(计数)
  8. python协程等待执行完成_当循环运行时,如何运行协同程序并等待同步函数的结果?...
  9. Dll注入技术之劫持注入
  10. Python的subprocess模块(二)
  11. springboot之websocket集成
  12. 程序员锁死服务器导致公司倒闭,案件终于开庭了
  13. 了解不同种类的windows存储驱动
  14. java输出阶乘_Java阶乘输出
  15. C++和ASM文件的互相调用
  16. Android系统启动流程分析之启动应用
  17. 讯图科技数据网关解决方案
  18. react梳理之redux
  19. ROS 初学入门学习及资源推荐
  20. 林斯坦 小学生学计算机,技术支持下的小学生数学有意义学习研究.doc

热门文章

  1. python怎么输出图片_python输出彩色图片python 时间处理
  2. n1运行linux,斐讯 N1 运行 ArchLinuxARM
  3. html瀑布流下拉刷新,瀑布流下拉刷新 - osc_1wnye1so的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
  4. python function terminated un_绕过 RestrictedUnpickler
  5. airpassengers数据集_12个Pandas amp;amp; Numpy函数:数据分析提速50%不是问题!
  6. java中session源码_Spring Session原理及源码分析
  7. java jdbc pr_Java JDBC学习笔记
  8. 跳转类内方法快捷键_想要快速编写代码,你得熟悉这些快捷键!
  9. 二、Zabbix-zabbix server部署-LNMP
  10. HDU 2643 Rank:第二类Stirling数