ReduceLROnPlateau回调函数在Keras中似乎是一个训练模型时有用的工具。但是我实在无法完全理解ReduceLROnPlateau回调函数中的cooldown参数的具体含义。

文档中是这样描述的：

首先是函数的接口：

keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss',                                   factor=0.1,                                   patience=10,                                   verbose=0,                                   mode='auto',                                   min_delta=0.0001,                                   cooldown=0,                                   min_lr=0)

ReduceLROnPlateau：当学习停滞时，将学习率降低2到10倍通常对模型有益。这个回调函数会监控一个量，如果在patience个epoch内没有看到改进，学习率就会被降低。

cooldown：在学习率被降低后，等待的epoch数，然后恢复正常操作。

这个解释对我来说并不清楚。是不是说：- 假设学习率为lr=A。如果在patience个epoch内相关监控指标没有改进，学习率就会被降低。（假设降低后的学习率为lr=B。）- 然后在cooldown个epoch后，学习率会恢复到最初的值（即lr=A）。

我的理解正确吗？如果不对，那么这里cooldown参数的真实功能是什么？

附注：当我在谷歌上搜索时，我看到一些例子中人们将cooldown参数设置为零，这让我觉得我对这个参数的理解可能有误。

回答：

是的，描述中确实没有明确说明。它的意思是，如果你设置了cooldown，你需要等待一段时间才能恢复正常操作（即开始监控监控指标在patience个epoch内是否有任何改进）。

例如，假设cooldown=5。在学习率被降低后，算法会等待5个epoch，然后才开始再次监控指标。所以如果指标没有改进，并且patience=10，那么在15个epoch后学习率将再次被降低。

你可以通过查看相应的代码来确认这一点。