TensorFlow进阶--实现学习率随迭代次数降低

咱们直到学习率对于机器学习来讲，大的学习率虽然每每可以使得损失函数快速降低，可是致使不收敛或者振荡现象的发生，而小的学习率虽然收敛，可是学习速率太慢，损失函数降低缓慢，须要等待长时间的训练，同时也会容易陷入局部最优。所以，一种解决方法是令学习率随迭代次数的增长而降低。python 下面是python示例。该例子能够参考TensorFlow进阶--实现反向传播博文git 这里的关键在于算法 tf.t

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