keras学习率余弦退火CosineAnnealing1.引言2.余弦退火的原理3.keras实现 1.引言 当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候,当越来越接近Loss值的全局最小值时,学习率应该变得更小来使得模型不会超调且尽可能接近这一点,而余弦退火(Cosine annealing)可以通过余弦函数来降低学习率。余弦函数中随着x的增加余弦值首先缓慢下降,然后加速下降,再次缓慢下降。这种下降模式能和学习率配合,以一种十分有效的计算方式来产生很好的效果。 在论文Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts中介绍主要介绍了带重启的随机梯度下