Keras提供了一个Callback类,可以在模型训练过程中动态地调整学习率。可以通过在fit()方法中传入callbacks参数来使用学习率调度器。
下面是一个例子,使用ReduceLROnPlateau回调函数来动态地调整学习率:
from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(factor=0.1, patience=5, min_lr=0.0001)
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, callbacks=[reduce_lr])
在上面的例子中,ReduceLROnPlateau回调函数会在损失函数停止改善时降低学习率。其中,factor参数指定学习率降低的因子,patience参数指定在多少个epoch内没有改善时降低学习率,min_lr参数指定学习率的下限。
除了ReduceLROnPlateau回调函数,Keras还提供了其他一些学习率调度器的回调函数,如LearningRateScheduler、EarlyStopping等,可以根据具体的需求选择合适的学习率调度器。
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