Я реализую свою модель, используя tf.estimator
, и она отлично работает:
model = tf.estimator.Estimator(...)
for _ in range(epochs):
model.train(train_input_fn, steps=STEPS_PER_EPOCH)
model.evaluate(eval_test_fn, name='test')
Теперь я хочу откорректировать скорость обучения, исходя из показателей оценки - то есть точности, потери проверки и т. Д., Что-то похожее на reducelronplateau
в кератах.
Как я могу это сделать?