神经网络训练：动态学习率衰减策略
1. 神经网络训练的挑战
在使用 TensorFlow 构建复杂神经网络时，只需几行代码就能构建出具有数千甚至更多参数的网络。然而，训练这些网络时会遇到诸多问题。测试超参数困难、不稳定且速度慢，因为运行几百个周期可能需要数小时。这不仅是性能问题，更关键的是，很多时候收敛过程（学习过程）根本无法正常工作，可能会停止、发散，或者永远无法接近成本函数的最小值。因此，我们需要让训练过程更高效、快速且可靠的方法，本文将重点介绍动态学习率衰减这一重要策略。
2. 动态学习率衰减的必要性
学习率 γ 是一个非常重要的参数，选择不当会导致模型性能不佳。以梯度下降算法为例，如果学习率过大，算法会在最小值附近来回跳动，无法收敛。通常，我们在算法中会将学习率设置为常数，但这其实不是一个好主意。直观来看，较大的学习率在开始时能使收敛速度加快，但当接近最小值时，我们希望使用更小的学习率，以使算法能更有效地收敛到最小值。所以，我们需要一个开始（相对）较大，然后随迭代次数减小的学习率。
3. 迭代与周期的区别
在深入了解各种学习率衰减方法之前，需要明确迭代和周期的区别。迭代是指更新权重的步骤，而周期是指对整个训练数据进行一次完整遍历。例如，使用小批量梯度下降时，每次小批量更新权重就是一次迭代。以 Zalando 数据集为例，有 60,000 个训练样本，小批量大小为 50，那么一个周期就有 1200 次迭代。对于学习率的衰减，重要的是权重的更新次数，而不是周期数。如果使用随机梯度下降（SGD），每次观察后更新权重，那么一个周期就有 60,000 次迭代，可能需要比小批量梯度下降更多地降低学习率。
