我想使用学习速率的逆时间衰减,公式是
decayed_learning_rate = learning_rate / (1 + decay_rate * t)有一个例子
...
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
learning_rate = 0.1
k = 0.5
learning_rate = tf.train.inverse_time_decay(learning_rate, global_step, k)
# Passing global_step to minimize() will increment it at each step.
learning_step = (
tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)
.minimize(...my loss..., global_step=global_step)
)在上面的示例中,k是decay_rate,但是如何设置t?t是global_step吗?
发布于 2016-12-06 10:13:02
T将是全球的一步。全局步长是一个变量,它在每个训练步骤完成后都会增加一个变量。如果你想要其他的东西,你可以传递任何你喜欢的张量,作为"global_step“。
https://stackoverflow.com/questions/40992184
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