Термин «косинусный распад» относится к методу планирования скорости обучения, обычно используемому в моделях глубокого обучения, особенно в контексте библиотеки Keras. При косинусном затухании скорость обучения начинается с начального значения и постепенно уменьшается по косинусу с течением времени.

Вот несколько различных методов реализации косинусного распада в Keras, а также примеры кода:

Метод 1: собственный обратный вызов

from tensorflow.keras.callbacks import Callback
from tensorflow.keras import backend as K
class CosineDecayScheduler(Callback):
    def __init__(self, initial_learning_rate, epochs):
        super(CosineDecayScheduler, self).__init__()
        self.initial_learning_rate = initial_learning_rate
        self.epochs = epochs
    def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None):
        learning_rate = self.initial_learning_rate * (1 + math.cos(math.pi * epoch / self.epochs)) / 2
        K.set_value(self.model.optimizer.lr, learning_rate)

Чтобы использовать этот пользовательский обратный вызов, вы можете включить его в свой обучающий код следующим образом:

initial_learning_rate = 0.01
epochs = 100
model = ...  # define and compile your Keras model
cosine_decay = CosineDecayScheduler(initial_learning_rate, epochs)
model.fit(x_train, y_train, callbacks=[cosine_decay])

Метод 2: расписания tf.keras
Начиная с TensorFlow 2.3, вы можете использовать встроенные расписания скорости обучения, предоставляемые tf.keras. Вот пример использования расписания CosineDecay:

import tensorflow as tf
initial_learning_rate = 0.01
epochs = 100
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.CosineDecay(initial_learning_rate, epochs)
model = ...  # define and compile your Keras model
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=lr_schedule),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train)

Это два часто используемых метода реализации косинусного затухания в Keras. Не забудьте настроить начальную скорость обучения и количество эпох в соответствии с вашими конкретными требованиями.