tf.keras.experimental.CosineDecayRestarts

Расписание обучения, использующее график уменьшения скорости обучения по косинусной функции с перезапусками.

Наследуется от: LearningRateSchedule

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.experimental.CosineDecayRestarts, `tf.compat.v2.keras.experimental.CosineDecayRestarts`

tf.keras.experimental.CosineDecayRestarts(
    initial_learning_rate, first_decay_steps, t_mul=2.0, m_mul=1.0, alpha=0.0,
    name=None
)

Аргументы
`initial_learning_rate`	Скалярный `float32` или `float64` тензор или число Python. Начальная скорость обучения.
`first_decay_steps`	Скалярный `int32` или `int64` `Tensor` тензор или число Python. Количество шагов для уменьшения скорости обучения.
`t_mul`	Скалярный `float32` или `float64` `Tensor` тензор или число Python. Используется для вывода количества итераций в i-м периоде.
`m_mul`	Скалярный `float32` или `float64` `Tensor` тензор или число Python. Используется для вывода начальной скорости обучения i-го периода:
`alpha`	Скалярный `float32` или `float64` тензор или число Python. Минимальное значение скорости обучения в качестве доли от initial_learning_rate.
`name`	Строка. Необязательное имя операции. По умолчанию 'SGDRDecay'.

Методы

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует LearningRateSchedule по его конфигурации.

Аргументы
`config`	Результат `get_config()`.

Возвращает
Экземпляр `LearningRateSchedule` .

get_config()

__call__(
    step
)

Вызвать себя как функцию.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/keras/experimental/CosineDecayRestarts