详解Keras3.0 API: Optimizers(优化器)

原创 已于 2023-12-25 17:40:04 修改 · 1.8k 阅读 · 13 ·
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#tensorflow #keras #深度学习 #人工智能

于 2023-12-24 18:00:54 首次发布
本文介绍了深度学习中优化器的作用，如SGD、RMSprop、Adam等，强调了学习率和动量在调整参数更新中的关键角色，并通过实例展示了如何使用SGD进行模型训练。

Optimizers

优化器（Optimizer）是深度学习中用于更新模型参数的一种方法，它的目标是最小化损失函数。在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来更新参数，而优化器就是实现这一过程的工具。优化器的主要作用是在每次迭代过程中计算损失函数关于模型参数的梯度，并根据梯度的方向和大小来更新参数，从而使得模型逐渐逼近最优解。

常用的优化器
  • SGD：随机梯度下降这是一种基本的优化算法，通过迭代更新模型参数来最小化损失函数。
  • RMSprop：这是一种自适应学习率的优化算法，通过调整学习率来加速收敛过程。
  • Adam：这是一种结合了RMSprop和Momentum的优化算法，具有较好的性能和稳定性。
  • AdamW：这是一种针对权重衰减的Adam优化算法，可以有效防止过拟合。
  • Adadelta：这是一种自适应学习率的优化算法，适用于解决稀疏梯度问题。
  • Adagrad：这是一种自适应学习率的优化算法，通过调整学习率来加速收敛过程。
  • Adamax：这是一种结合了RMSprop和Adagrad的优化算法，具有较好的性能和稳定性。
  • Adafactor：这是一种基于二阶矩估计的自适应学习率优化算法，适用于解决大规模数据集上的训练问题。
  • Nadam：这是一种结合了Adam和Nesterov动量的优化算法，具有较好的性能和稳定性。
  • Ftrl：这是一种针对稀疏梯度问题的优化算法，通过调整学习率和权重衰减来加速收敛过程。
示例 

以SGD为例

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