APIと訓練ループを自分で書くケースとで見ていきます。Schedulerを使います。MNISTで見てみましょう。callbacks=[lr_callback])lr_schedulerが学習率の変更を定義する関数です。ここでは6エポックまでが0.1、7エポックからが1e-8(極めて小さい値)としています。コールバックなので、エポックの終わりに呼び出されることに注意しましょう。0.9681出力はこの通りです。7エポックからほとんど損失が下がっていないのがわかります。これは学習率を極端に小さい値に変更したためです。訓練ループを書く場合オプティマイザのlr属性に代入してOKです。TPUのような分散訓練でも正常に動作するようです。1e-8出力は次のようになります。APIと同じように学習率が変更できているのが確認できます。Commentコメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。