关于tensorlfow keras学习率的问题

Question

我正在使用TensorFlow Keras实现深度架构。起初，我使用了一个没有定义学习率的损失函数，例如：

model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

我想知道默认学习率是多少，TensorFlow Keras是如何设置的。第二，哪个更可取：默认指定学习率还是自定义(用户指定(学习率？

然后我切换到自定义学习率。然而，我观察到了为学习率赋值的两种不同方法。例如，一个是lr，另一个是learning_rate。

设置学习率的第一种方法

optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=optimizer, metrics=["accuracy"])

设置学习率的第二种方法

optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=optimizer, metrics=["accuracy"])

learning_rate和lr之间有什么区别？

Answer 1

lr实现已被弃用，但它们本质上做了相同的事情。你可以在这里查看。来源：@Frightera。