По какой-то причине скорость обучения не изменяется, хотя я устанавливаю коэффициент распада. Я добавил обратный вызов, чтобы просмотреть скорость обучения, и, похоже, будет одинаково после каждой эпохи. Почему не меняетсяСкорость обучения Keras не меняется, несмотря на спад в SGD
class LearningRatePrinter(Callback):
def init(self):
super(LearningRatePrinter, self).init()
def on_epoch_begin(self, epoch, logs={}):
print('lr:', self.model.optimizer.lr.get_value())
lr_printer = LearningRatePrinter()
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape = (28, 28)))
model.add(Dense(200, activation = 'tanh'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(20, activation = 'tanh'))
model.add(Dense(10, activation = 'softmax'))
print('Compiling Model')
sgd = SGD(lr = 0.01, decay = 0.1, momentum = 0.9, nesterov = True)
model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = sgd)
print('Fitting Data')
model.fit(x_train, y_train, batch_size = 128, nb_epoch = 400, validation_data = (x_test, y_test), callbacks = [lr_printer])
lr: 0.009999999776482582
Epoch 24/400
60000/60000 [==============================] - 0s - loss: 0.7580 - val_loss: 0.6539
lr: 0.009999999776482582
Epoch 25/400
60000/60000 [==============================] - 0s - loss: 0.7573 - val_loss: 0.6521
lr: 0.009999999776482582
Epoch 26/400
60000/60000 [==============================] - 0s - loss: 0.7556 - val_loss: 0.6503
lr: 0.009999999776482582
Epoch 27/400
60000/60000 [==============================] - 0s - loss: 0.7525 - val_loss: 0.6485
lr: 0.009999999776482582
Epoch 28/400
60000/60000 [==============================] - 0s - loss: 0.7502 - val_loss: 0.6469
lr: 0.009999999776482582
Epoch 29/400
60000/60000 [==============================] - 0s - loss: 0.7494 - val_loss: 0.6453
lr: 0.009999999776482582
Epoch 30/400
60000/60000 [==============================] - 0s - loss: 0.7483 - val_loss: 0.6438
lr: 0.009999999776482582
Epoch 31/400