【深度学习框架学习| Keras Optimizers详解1】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Optimizers了解多少？来看看吧

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Keras Optimizers详解

Keras的Optimizers API提供了多种优化算法，用于训练神经网络模型。优化算法的核心目标是最小化损失函数，通过更新模型的权重来使模型在给定任务上表现更好。

Keras的优化器涵盖了从经典的梯度下降法到现代的自适应优化算法，满足不同类型任务和数据的需求。

以下是Keras中常见的优化器及其特点：

1. SGD (Stochastic Gradient Descent)

SGD是最基本的优化算法，属于经典的梯度下降方法。它使用单个训练样本来计算梯度并更新参数。常用的改进方法包括动量（Momentum）和学习率衰减（Learning Rate Decay）。

• 动量（Momentum）：通过结合过去梯度的加权平均来加速梯度下降，避免梯度震荡。
• 学习率衰减（Learning Rate Decay）：随着训练进行，逐渐减小学习率，以便更精确地收敛。

from keras.optimizers import SGD

optimizer = SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)

2. RMSprop

RMSprop是一种自适应优化算法，它为每个参数单独计算学习率，并使用过去梯度的平方的滑动平均来调整每个参数的学习率。它特别适用于非平稳目标的训练（如循环神经网络）。<