主要介绍了TensorFlow实现指数衰减学习率的方法，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

一、BN（Batch Normalization）算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性 神经网络学习过程的本质就是学习数据分布，在训练数据与测试数据分布不同情况下，模型的泛化能力就大大降低；另一方面，若训练过程中每批batch的数据分布也各不相同，那么网络每批迭代学习过程也会出现较大波动，使之更难趋于收敛，降低训练收敛速度。对于深层网络，网络前几层的微小变化都会被网络累积放大，则训练数据的分布变化问题会被放大，更加影响训练速度。 2. BN算法的强大之处 1）为了加速梯度下降算法的训练，我们

在神经网络模型优化的过程中，会遇到许多问题，比如如何设置学习率的问题，我们可通过指数衰减的方式让模型在训练初期快速接近较优解，在训练后期稳定进入最优解区域；针对过拟合问题，通过正则化的方法加以应对；滑动平均模型可以让最终得到的模型在未知数据上表现的更加健壮。 一、学习率的设置 学习率设置既不能过大，也不能过小。TensorFlow提供了一种更加灵活的学习率设置方法——指数衰减法。该方法实现了指数衰减学习率，先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型在训

在TensorFlow中，tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率，通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型在训练后期更加稳定。 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase, name)函数会指数级地减小学习率，它实现了以下代码的功能： #tf.train.ex