TensorFlow中tf.train.exponential_decay的用法

在Tensorflow中，为解决设定学习率(learning rate)问题，提供了指数衰减法来解决。

通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率。

步骤：1.首先使用较大学习率(目的：为快速得到一个比较优的解);

    2.然后通过迭代逐步减小学习率(目的：为使模型在训练后期更加稳定);

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

其中，decayed_learning_rate为每一轮优化时使用的学习率；

           learning_rate为事先设定的初始学习率；

           decay_rate为衰减系数；

           decay_steps为衰减速度。

而tf.train.exponential_decay函数则可以通过staircase(默认值为False,当为True时，（global_step/decay_steps）则被转化为整数) ,选择不同的衰减方式。

例如：

import tensorflow as tf;import numpy as np;import matplotlib.pyplot as plt;learning_rate = 0.1decay_rate = 0.96steps = 1000decay_steps = 100global_step = tf.Variable(tf.constant(0))

#learning_rate：0.1；staircase=True;则每100轮训练后要乘以0.96
c = tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=True)
d = tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False)T_C = []F_D = []with tf.Session() as sess:for i in range(steps):T_c = sess.run(c,feed_dict={global_step: i})T_C.append(T_c)F_d = sess.run(d,feed_dict={global_step: i})F_D.append(F_d)plt.figure(1)plt.plot(range(steps), F_D, 'r-')plt.plot(range(steps), T_C, 'b-')plt.show()

分析：
初始的学习速率是0.1，总的迭代次数是1000次，如果staircase=True，那就表明每decay_steps次计算学习速率变化，更新原始学习速率，如果是False，那就是每一步都更新学习速率。红色表示False，绿色表示True。


结果：