TensorFlow 實戰（二）—— tf train（優化算法）
阿新 • • 發佈：2019-01-29
ise repr 自定義 optimizer 基類 word blank view rain
Training | TensorFlow
- tf 下以大寫字母開頭的含義為名詞的一般表示一個類（class）
1. 優化器（optimizer）
優化器的基類（Optimizer base class）主要實現了兩個接口，一是計算損失函數的梯度，二是將梯度作用於變量。tf.train 主要提供了如下的優化函數：
- tf.train.Optimizer
- tf.train.GradientDescentOptimizer
- tf.train.AdadeltaOpzimizer
- Ada delta
- tf.train.AdagradDAOptimizer
- tf.train.MomentumOptimizer
- tf.train.AdamOptimizer
- tf.train.FtrlOptimizer
- tf.train.ProximalGradientDescentOptimizer
- tf.train.ProximalAdagradOptimizer
- tf.train.RMSPropOptimizer
2. 梯度計算
TensorFlow 同時也提供了給定 TensorFlow 計算圖（computation graph）的導數。上節提到的優化器類（optimizer classes）會自動計算 computation graph 的導數，但用戶自定義優化器時，可以使用如下低級別的函數：
- tf.gradients
- tf.AggregationMethod
- tf.stop_gradient
- tf.hessians
2. 學習率衰減（decaying the learning rate）
-
tf.train.exponential_decay
# 實現的是如下的操作 decayed_lr = lr * decay_rate ^ (global_step/decay_steps)- 1
- 2
- 3
- 4
在其 tf 下的使用為：- 1
lr = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 100, .96, staircase=True)- 1
-
tf.train.inverse_time_decay
- tf.train.natural_exp_decay
- tf.train.piecewise_constant
- tf.train.polynomial_decay
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