Keras学习率调整:精益求精的优化策略

2024-02-01 14:00:08

Keras 中的学习率调整：提升深度学习模型的性能

在深度学习领域，Keras 以其易用性、灵活性以及强大的功能集而备受推崇。学习率调整是优化神经网络模型的关键技术之一，它直接影响着模型的收敛速度和最终性能。本文将深入探讨 Keras 中提供的两种学习率适应方法，帮助您掌握优化策略，提升模型表现。

了解学习率

学习率控制着模型参数更新的幅度。较高的学习率可以加快模型的收敛速度，但容易导致不稳定和过拟合。较低的学习率可以提高模型的稳定性，但可能需要更长的训练时间。

Keras 学习率调整方法

Keras 提供了两种内置的学习率适应方法，可通过回调函数实现：

ReduceLROnPlateau： 监视验证损失并当其不再改善时降低学习率。这有助于防止过拟合，提升模型的泛化能力。
LearningRateScheduler： 允许用户自定义学习率调度程序，实现更加灵活的学习率调整策略。

使用 Keras 回调函数实现学习率调整

1. ReduceLROnPlateau

from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

# 实例化回调函数
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(
    monitor='val_loss',  # 监视验证损失
    factor=0.2,  # 当验证损失不再改善时，学习率降低因子
    patience=5,  # 连续多少个 epoch 验证损失没有改善，才会降低学习率
    min_lr=0.00001,  # 学习率的最小值
)

# 将回调函数添加到模型中
model.fit(
    X_train, y_train,
    validation_data=(X_val, y_val),
    callbacks=[reduce_lr]
)

2. LearningRateScheduler

from keras import backend as K

# 自定义学习率调度函数
def lr_scheduler(epoch):
    lr = 0.001
    if epoch > 10:
        lr *= 0.1
    if epoch > 20:
        lr *= 0.1
    return lr

# 实例化回调函数
lr_scheduler_callback = LearningRateScheduler(lr_scheduler)

# 将回调函数添加到模型中
model.fit(
    X_train, y_train,
    validation_data=(X_val, y_val),
    callbacks=[lr_scheduler_callback]
)