我在阅读关于学习率衰减的内容时，觉得文档中可能存在错误，因此想确认一下。文档中提到衰减方程是：

decayed_learning_rate = learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)

然而，如果global_step = 0，我猜测不会有衰减，对吗？但是，看看这个示例：

...global_step = tf.Variable(0, trainable=False)starter_learning_rate = 0.1learning_rate = tf.train.exponential_decay(starter_learning_rate, global_step,                                           100000, 0.96, staircase=True)# Passing global_step to minimize() will increment it at each step.learning_step = (    tf.GradientDescentOptimizer(learning_rate)    .minimize(...my loss..., global_step=global_step))

示例中有一个global_step = tf.Variable(0, trainable=False)被设置为零。因此，没有衰减。我的推断正确吗？

我原本以为在设置staircase函数为true时，可能会因为整数除法而有所不同，但即使是整数除法，似乎仍然没有衰减。还是我误解了staircase的作用？

回答：

变量global_step被传递到minimize函数中，并且每次运行训练操作learning_step时都会增加。

甚至在你的代码注释中也写着：

# Passing global_step to minimize() will increment it at each step.