Tensorflow中tf.train.exponential_decay函数(指数衰减法)

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);

代码实现：

decayed_learning_rate=learining_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)   

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

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。

global_step = tf.Variable(0)  learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 100, 0.96, staircase=True)     #生成学习率  learning_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(....., global_step=global_step)  #使用指数衰减学习率

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

import tensorflow as tf;   import numpy as np;   import matplotlib.pyplot as plt;      learning_rate = 0.1   decay_rate = 0.96   global_steps = 1000   decay_steps = 100      global_ = tf.Variable(tf.constant(0))   c = tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_, decay_steps, decay_rate, staircase=True)   d = tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_, decay_steps, decay_rate, staircase=False)      T_C = []   F_D = []      with tf.Session() as sess:       for i in range(global_steps):           T_c = sess.run(c,feed_dict={global_: i})           T_C.append(T_c)           F_d = sess.run(d,feed_dict={global_: i})           F_D.append(F_d)         plt.figure(1)   plt.plot(range(global_steps), F_D, 'r-')   plt.plot(range(global_steps), T_C, 'b-')          plt.show()  

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