我应该如何理解tensorflow对象检测api中的预热学习率？

你能解释一下它在训练中是如何工作的吗

learning_rate: {
        cosine_decay_learning_rate {
          learning_rate_base: 8e-2
          total_steps: 300000
          warmup_learning_rate: .0001
          warmup_steps: 400
        }
      }```

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回答我自己的问题：）在上述设置下，训练从lr=0.0001开始，在400个阶段结束时达到0.08（热身步骤）。在第400个历元之前，lr是线性递增的。

为什么要随时间增加学习率？如果我没有错的话，最好先有一个学习率，然后当我们达到最佳值时，它应该越来越小，因为我们不想越过最佳值。

你能发布使用学习率预热的完整代码示例吗？我在api上使用了tensorflow object detectı。您可以通过此链接进行检查。您可以在模型的配置文件中看到预热LR。也许链接可以帮助您。