由于学术需要，这段时间再训练一个分类器，但其效果不太好，loss下降不明显。便考虑是不是学习率的问题，由于使用的是SGD，其中一个参数为decay，借鉴别人的参设默认值，decay 一般设为1x10^-4 .我怀疑是训练过程种学习率太大，于是想找到SGD优化器种学习率衰减的公式，但能力有限，读代码没读懂，就在网上找，也没找到。
最后再Google上找到了，帖子的连接如下：
https://machinelearningmastery.com/understand-the-dynamics-of-learning-rate-on-deep-learning-neural-networks/
计算的公式如下：
initial_rate为初始优化器时的学习率，decay为衰减参数，iteration为迭代次数
但这个衰减的公式过于简单，再前期衰减的很快，后期几乎不衰减。

例如当decay = 0.1时

要到100个iteration时才能将为原来的0.1左右

当decay = 0.01 时

这样衰减效果就明显多了，1000个iteration时即可到达初始学习率的0.1左右
而且SGD学习率是在同一个epoch，不同iteration之间的。想要再不同epoch中衰减可以使用scheduler。

SGD学习率衰减，过于简单。可以尝试其他优化器或者自定义学习率。由于能力有限，后面再解决这些问题，如有错误，欢迎指正。共同学习，共同进步。