$*$ Retrain your model using $1$cycle scheduling and see if it improves training speed and model accuracy.

K $=$ keras.backend

class ExponentialLearningRate$($keras$.$callbacks.Callback$)$:

def $\_\_$init$\_\_($self$,$ factor$)$:

self.factor $=$ factor

self.rates $=[]$

self.losses $=[]$

def on$\_$batch$\_$end$($self$,$ batch, logs$)$:

self.rates.append$($K$.$get$\_$value$($self$.$model.optimizer.learning$\_$rate$))$

self.losses.append$($logs$["$loss$"])$

K$.$set$\_$value$($self$.$model.optimizer.learning$\_$rate, self.model.optimizer.learning$\_$rate $*$ self.factor$)$

def find$\_$learning$\_$rate$($model$,$ X$,$ y$,$ epochs$=1,$ batch$\_$size$=32,$ min$\_$rate$=10**-5,$ max$\_$rate$=10)$:

init$\_$weights $=$ model.get$\_$weights$()$

iterations $=$ math.ceil$($len$($X$)/$ batch$\_$size$)*$ epochs

factor $=$ np$.$exp$($np$.$log$($max$\_$rate $/$ min$\_$rate$)/$ iterations$)$

init$\_$lr $=$ K$.$get$\_$value$($model$.$optimizer.learning$\_$rate$)$

K$.$set$\_$value$($model$.$optimizer.learning$\_$rate, min$\_$rate$)$

exp$\_$lr $=$ ExponentialLearningRate$($factor$)$

history $=$ model.fit$($X$,$ y$,$ epochs$=$epochs, batch$\_$size$=$batch$\_$size,

callbacks$=[$exp$\_$lr$])$

K$.$set$\_$value$($model$.$optimizer.learning$\_$rate, init$\_$lr$)$

model.set$\_$weights$($init$\_$weights$)$

return exp$\_$lr$.$rates, exp$\_$lr$.$losses

def plot$\_$lr$\_$vs$\_$loss$($rates$,$ losses$)$:

plt$.$plot$($rates$,$ losses$)$

plt$.$gca$().$set$\_$xscale$(\text{'}$log$\text{'})$

plt$.$hlines$($min$($losses$),$ min$($rates$),$ max$($rates$))$

plt$.$axis$([$min$($rates$),$ max$($rates$),$ min$($losses$),($losses$[0]+$ min$($losses$))/2])$

plt$.$xlabel$("$Learning rate"$)$

plt$.$ylabel$("$Loss$")$

class OneCycleScheduler$($keras$.$callbacks.Callback$)$:

def $\_\_$init$\_\_($self$,$ iterations, max$\_$rate, start$\_$rate$=$None,

last$\_$iterations$=$None, last$\_$rate$=$None$)$:

self.iterations $=$ iterations

self.max$\_$rate $=$ max$\_$rate

self.start$\_$rate $=$ start$\_$rate or max$\_$rate $/10$

self.last$\_$iterations $=$ last$\_$iterations or iterations $//10+1$

self.half$\_$iteration $=($iterations $-$ self.last$\_$iterations$)//2$

self.last$\_$rate $=$ last$\_$rate or self.start$\_$rate $/1000$

self.iteration $=0$

def $\_$interpolate$($self$,$ iter$1,$ iter$2,$ rate$1,$ rate$2)$:

return $(($rate$2-$ rate$1)*($self$.$iteration $-$ iter$1)$

$/($iter$2-$ iter$1)+$ rate$1)$

def on$\_$batch$\_$begin$($self$,$ batch, logs$)$:

if self.iteration $<$ self.half$\_$iteration:

rate $=$ self.$\_$interpolate$(0,$ self.half$\_$iteration, self.start$\_$rate, self.max$\_$rate$)$

elif self.iteration $<2*$ self.half$\_$iteration:

rate $=$ self.$\_$interpolate$($self$.$half$\_$iteration, $2*$ self.half$\_$iteration,

self.max$\_$rate, self.start$\_$rate$)$

else:

rate $=$ self.$\_$interpolate$(2*$ self.half$\_$iteration, self.iterations,

self.start$\_$rate, self.last$\_$rate$)$

self.iteration $+=1$

K$.$set$\_$value$($self$.$model.optimizer.learning$\_$rate, rate$)$

import math

learning$\_$rate $=0\mathrm{.}01$

decay $=1$e$-4$

batch$\_$size $=32$

n$\_$steps$\_$per$\_$epoch $=$ math.ceil$($len$($X$\_$train$)/$ batch$\_$size$)$

epochs $=$ np$.$arange$($n$\_$epochs$)$

lrs $=$ learning$\_$rate $/(1+$ decay $*$ epochs $*$ n$\_$steps$\_$per$\_$epoch$)$

plt$.$plot$($epochs$,$ lrs$,"$o$-")$

plt$.$axis$([0,$ n$\_$epochs $-1,0,0\mathrm{.}01])$

plt$.$xlabel$("$Epoch$")$

plt$.$ylabel$("$Learning Rate"$)$

plt$.$title$("$Power Scheduling", fontsize$=14)$

plt$.$grid$($True$)$

plt$.$show$().....$ is that correct code for the above question $????!!$