在TensorFlow中，tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率，通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型在训练后期更加稳定。
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tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase, name)函数会指数级地减小学习率，它实现了以下代码的功能：
#tf.train.exponential_decay函数可以通过设置staircase参数选择不同的学习率衰减方式
#staircase参数为False（默认）时，选择连续衰减学习率：
decayed_learning_rate = learning_rate * math.pow(decay_rate, global_step / decay_steps)
#staircase参数为True时，选择阶梯状衰减学习率：
decayed_learning_rate = learning_rate * math.pow(decay_rate, global_step // decay_steps)
①decayed_leaming_rate为每一轮优化时使用的学习率；
②leaming_rate为事先设定的初始学习率；
③decay_rate为衰减系数；
④global_step为当前训练的轮数；
⑤decay_steps为衰减速度，通常代表了完整的使用一遍训练数据所需要的迭代轮数，这个迭代轮数也就是总训练样本数除以每一个batch中的训练样本数，比如训练数据集的大小为128，每一个batch中样例的个数为8，那么decay_steps就为16。
当staircase参数设置为True，使用阶梯状衰减学习率时，代码的含义是每完整地过完一遍训练数据即每训练decay_steps轮，学习率就减小一次，这可以使得训练数据集中的所有数据对模型训练有相等的作用；当staircase参数设置为False，使用连续的衰减学习率时，不同的训练数据有不同的学习率，而当学习率减小时，对应的训练数据对模型训练结果的影响也就小了。
接下来看一看tf.train.exponential_decay函数应用的两种形态（省略部分代码）：
①第一种形态，global_step作为变量被优化，在这种形态下，global_step是变量，在minimize函数中传入global_step将自动更新global_step参数（global_step每轮迭代自动加一），从而使得学习率也得到相应更新：
import tensorflow as tf
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#设置学习率
global_step = tf.Variable(tf.constant(0))
learning_rate = tf.train.exponential_decay(0.01, global_step, 16, 0.96, staircase=True)
#定义反向传播算法的优化方法
train_step = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy, global_step=global_step)
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#创建会话
with tf.Session() as sess:
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for i in range(STEPS):
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#通过选取的样本训练神经网络并更新参数
sess.run(train_step, feed_dict={x:X[start:end], y_:Y[start:end]})
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