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我正在做一个与 CNN 相关的实验。

我想要实现的是具有学习率衰减的梯度下降和来自 AlexNet 的更新规则。

我要实现的算法如下（从 alexnet 论文中捕获的图片）：

从 alexnet 纸上捕获的图片

我认为我正确地做了学习率衰减，代码如下（我根据 global_step 正确检查了学习率衰减）：

learning_rate = tf.train.exponential_decay(starter_learning_rate, global_step,
100000, 0.1, staircase=True)

接下来，我应该实现更新规则（权重衰减 0.005 和动量 0.9）我认为我正确地做了动量但找不到实现权重衰减的方法，代码也在下面：

cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits = fc8))
train_step = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate, 0.9).minimize(cross_entropy,global_step=global_step)

我是否正确地“学习率衰减”和“动量”？以及如何正确实现“0.005 的重量衰减”？

我使用 tf.layers.conv2d 作为卷积层，以便在其中包含权重和偏差。代码如下：

conv5 = tf.layers.conv2d(
  inputs=conv4,
  filters=256,
  strides=1,
  kernel_size=[3, 3],
  kernel_initializer= tf.constant_initializer(pre_trained_model["conv5"][0]),
  bias_initializer = tf.constant_initializer(pre_trained_model["conv5"][1]),
  padding="SAME",
  activation=tf.nn.relu,name='conv5')
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