如何在Keras中调整学习率

在Keras中，可以通过学习率调度器（Learning Rate Scheduler）来调整学习率。学习率调度器是一个回调函数，可以根据训练过程中的情况动态地调整学习率。

以下是在Keras中调整学习率的步骤：

1. 导入所需的库：

from keras.callbacks import LearningRateScheduler 

2. 定义一个学习率调度器函数，该函数接受当前迭代的参数，并返回对应的学习率。例如，可以使用指数衰减调整学习率：

def lr_schedule(epoch): lr = 0.1 if epoch > 50: lr = 0.01 if epoch > 100: lr = 0.001 return lr 

3. 创建一个学习率调度器对象，并将其传递给模型的fit方法中：

lr_scheduler = LearningRateScheduler(lr_schedule) model.fit(X_train, y_train, callbacks=[lr_scheduler]) 

通过这种方式，可以根据训练过程中的情况动态调整学习率，从而提高模型的性能和收敛速度。