使用ReduceLROnPlateau()回调函数在tensorflow.keras中自动降低学习率

在 tensorflow.keras 中，可以使用 ReduceLROnPlateau 回调函数来自动降低学习率。ReduceLROnPlateau 会监控模型的某个指标，例如验证损失或验证准确率，当指标在一定轮次内不再改善时，会减小学习率。

下面是一个使用 ReduceLROnPlateau 回调函数的例子，其中我们将使用一个简单的卷积神经网络对 MNIST 数据集进行训练，并使用 ReduceLROnPlateau 来自动调整学习率：

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.callbacks import ReduceLROnPlateau

然后，加载并准备数据集：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape((-1, 28, 28, 1)) / 255.0
x_test = x_test.reshape((-1, 28, 28, 1)) / 255.0

创建模型并编译：

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

定义 ReduceLROnPlateau 回调函数：

reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss',
                              factor=0.1,
                              patience=5,
                              min_lr=0.00001)

在模型训练过程中，将 ReduceLROnPlateau 作为回调函数传入 fit() 方法：

model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[reduce_lr])

在上述代码中，ReduceLROnPlateau 的参数说明如下：

- monitor：要监控的指标，例如验证损失（'val_loss'）或验证准确率（'val_accuracy'）。

- factor：学习率将被减小的因子。新的学习率 = 学习率 * factor。

- patience：在经过多少个 epoch 都没有改善时，学习率将被减小。

- min_lr：学习率的下限。

这样，在训练过程中，ReduceLROnPlateau 会监控指定的指标，当指标在 patience 轮次内不再改善时，会减小学习率，以帮助模型更好地收敛。

除了上述例子中使用的参数，ReduceLROnPlateau 还提供其他可调节的参数，例如 mode、verbose 等，用于进一步控制回调函数的行为。可以根据实际需求进行调整。