tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay

Расписание скорости обучения, использующее экспоненциальное расписание убывания.

Наследуется от: LearningRateSchedule

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay, `tf.compat.v2.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay`, `tf.compat.v2.optimizers.schedules.ExponentialDecay`

tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None
)

Аргументы
`initial_learning_rate`	Скаляр `float32` или `float64` `Tensor` или число Python. Начальная скорость обучения.
`decay_steps`	Скаляр `int32` или `int64` `Tensor` или число Python. Должно быть положительным. См. вычисление распада выше.
`decay_rate`	Скаляр `float32` или `float64` `Tensor` или число Python. Скорость распада.
`staircase`	Булево. Если `True` убывать скорость обучения на дискретных интервалах
`name`	Строка. Необязательное имя операции. По умолчанию 'ExponentialDecay'.

Методы

@classmethod
from_config(
    config
)

Инициализирует LearningRateSchedule из его конфигурации.

Аргументы
`config`	Выход из `get_config()`.

Возвращает
Экземпляр `LearningRateSchedule`.

get_config()

__call__(
    step
)

Вызов self как функции.

© 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/optimizers/schedules/ExponentialDecay