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python - 如何在 keras 模型中的每个时期更新参数（即辍学率或单位）

问题描述

我正在尝试向 Keras 的深度学习架构实现添加另一个参数，该参数在每个时期或多个时期后都会发生变化。

假设在新架构（CNN、RNN 等）中，添加了一个参数“alpha1”，我想用一个值初始化它，例如 16，

现在，在训练时，在每个时期，我都想更新 alpha1。假设，在每个时期，alpha1 = alpha1 * somevalue。

由于在 keras/../recurrent.py 中，进行计算的 step(.) 函数仅被调用一次（不是在每个 epoch 中），因此我无法在此处添加参数的更新。有没有办法在训练期间更新 keras 模型中的参数？

标签： pythontensorflowkerasmodel

解决方案

一个简单的解决方案是如下循环训练。

for epoch in range(epochs):
  model.fit(X=... , epochs=1)
  alpha1 = alpha1 * somevalue

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