[딥러닝] 옵티마이저의 learning rate 설정

모델을 학습하기전 컴파일 할때 옵티마이저와 로스를 설정하게되는데

 

이때 하강할때 내려가는 보폭인 learning rate를 설정해줄수있다.

 

 

옵티마이저의 파라미터인 learning_rate를 설정해보자.

 

 model.compile(tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001), loss= 'mse',metrics= ['mse','mae'])

# 컴파일 파라미터로 optimizer 대신 tf.keras.optimizers로 RMSprop를 호출하고 파라미터인 learning_rate를 설정했다.