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python - Keras 模型中特定于层的学习率

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 01:53:49 25 4
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在keras模型中,可以在编译时设置模型的学习率,像这样,

model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss=...)

这为模型中的所有层设置了相同的学习率,但是如何为模型的每一层设置不同的学习率?
像这样,
第一层:0.001
第二层:0.05
第三层:0.02
等等
我如何在 keras 中执行此操作?还是在 tf.keras 中?

最佳答案

您可以使用 tensorflow_addons 包中的 tfa.optimizers.MultiOptimizer

直接从 docs 查看:

import tensorflow as tf
import tensorflow_addons as tfa

model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.Input(shape=(4,)),
tf.keras.layers.Dense(8),
tf.keras.layers.Dense(16),
tf.keras.layers.Dense(32),
])
optimizers = [
tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4),
tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-2)
]
optimizers_and_layers = [(optimizers[0], model.layers[0]), (optimizers[1], model.layers[1:])]
optimizer = tfa.optimizers.MultiOptimizer(optimizers_and_layers)
model.compile(optimizer=optimizer, loss="mse")

注意“每个优化器只会优化与其配对层关联的权重。”

关于python - Keras 模型中特定于层的学习率,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/71008339/

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