TensorFlow進階--實現學習率隨迭代次數降低

咱們直到學習率對於機器學習來講，大的學習率雖然每每可以使得損失函數快速降低，可是致使不收斂或者振盪現象的發生，而小的學習率雖然收斂，可是學習速率太慢，損失函數降低緩慢，須要等待長時間的訓練，同時也會容易陷入局部最優。所以，一種解決方法是令學習率隨迭代次數的增長而降低。python 下面是python示例。該例子能夠參考TensorFlow進階--實現反向傳播博文git 這裏的關鍵在於算法 tf.t

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