在TensorFlow中，tf.train.exponential_decay函數(shù)實(shí)現(xiàn)了指數(shù)衰減學(xué)習(xí)率，通過這個函數(shù)，可以先使用較大的學(xué)習(xí)率來快速得到一個比較優(yōu)的解，然后隨著迭代的繼續(xù)逐步減小學(xué)習(xí)率，使得模型在訓(xùn)練后期更加穩(wěn)定。

tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase, name)函數(shù)會指數(shù)級地減小學(xué)習(xí)率，它實(shí)現(xiàn)了以下代碼的功能：

#tf.train.exponential_decay函數(shù)可以通過設(shè)置staircase參數(shù)選擇不同的學(xué)習(xí)率衰減方式

#staircase參數(shù)為False（默認(rèn)）時，選擇連續(xù)衰減學(xué)習(xí)率：
decayed_learning_rate = learning_rate * math.pow(decay_rate, global_step / decay_steps)

#staircase參數(shù)為True時，選擇階梯狀衰減學(xué)習(xí)率：
decayed_learning_rate = learning_rate * math.pow(decay_rate, global_step // decay_steps)

①decayed_leaming_rate為每一輪優(yōu)化時使用的學(xué)習(xí)率；

②leaming_rate為事先設(shè)定的初始學(xué)習(xí)率；

③decay_rate為衰減系數(shù)；

④global_step為當(dāng)前訓(xùn)練的輪數(shù)；

⑤decay_steps為衰減速度，通常代表了完整的使用一遍訓(xùn)練數(shù)據(jù)所需要的迭代輪數(shù)，這個迭代輪數(shù)也就是總訓(xùn)練樣本數(shù)除以每一個batch中的訓(xùn)練樣本數(shù)，比如訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小為128，每一個batch中樣例的個數(shù)為8，那么decay_steps就為16。

當(dāng)staircase參數(shù)設(shè)置為True，使用階梯狀衰減學(xué)習(xí)率時，代碼的含義是每完整地過完一遍訓(xùn)練數(shù)據(jù)即每訓(xùn)練decay_steps輪，學(xué)習(xí)率就減小一次，這可以使得訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的所有數(shù)據(jù)對模型訓(xùn)練有相等的作用；當(dāng)staircase參數(shù)設(shè)置為False，使用連續(xù)的衰減學(xué)習(xí)率時，不同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有不同的學(xué)習(xí)率，而當(dāng)學(xué)習(xí)率減小時，對應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型訓(xùn)練結(jié)果的影響也就小了。

接下來看一看tf.train.exponential_decay函數(shù)應(yīng)用的兩種形態(tài)（省略部分代碼）：

①第一種形態(tài)，global_step作為變量被優(yōu)化，在這種形態(tài)下，global_step是變量，在minimize函數(shù)中傳入global_step將自動更新global_step參數(shù)（global_step每輪迭代自動加一），從而使得學(xué)習(xí)率也得到相應(yīng)更新：

import tensorflow as tf . . .#設(shè)置學(xué)習(xí)率global_step = tf.Variable(tf.constant(0))learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.01, global_step, 16, 0.96, staircase=True)#定義反向傳播算法的優(yōu)化方法train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy, global_step=global_step) . . .#創(chuàng)建會話with tf.Session() as sess: . . . for i in range(STEPS): . . .  #通過選取的樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并更新參數(shù)  sess.run(train_step, feed_dict={x:X[start:end], y_:Y[start:end]})  . . .

②第二種形態(tài)，global_step作為占位被feed，在這種形態(tài)下，global_step是占位，在調(diào)用sess.run(train_step)時使用當(dāng)前迭代的輪數(shù)i進(jìn)行feed：