【深度学习框架学习| Keras Optimizers详解2】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Optimizers了解多少？来看看吧

最新推荐文章于 2025-04-10 16:50:09 发布
最新推荐文章于 2025-04-10 16:50:09 发布
阅读量916 收藏 28
点赞数 12
分类专栏： keras 文章标签： 深度学习 学习 keras python 人工神经网络 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37700507/article/details/144330849
版权

【深度学习框架学习| Keras Optimizers详解2】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Optimizers了解多少？来看看吧

【深度学习框架学习| Keras Optimizers详解2】Keras最简单的深度学习框架！你对Keras Optimizers了解多少？来看看吧

文章目录

欢迎宝子们点赞、关注、收藏！欢迎宝子们批评指正！
祝所有的硕博生都能遇到好的导师！好的审稿人！好的同门！顺利毕业！

大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文：
可访问艾思科蓝官网，浏览即将召开的学术会议列表。会议入口：https://ais.cn/u/EbMjMn

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：

7. Adamax

**Adamax是Adam优化器的变体，它使用L∞范数而非L2范数来计算梯度的加权平均。**Adamax适用于某些数据集和模型，尤其在训练过程中遇到不稳定时。

  • L∞范数：用于稳定训练过程，适合某些稀疏特征较多的数据集。
from keras.optimizers import Adamax

optimizer = Adamax(learning_rate=0.002)

8. Adafactor

Adafactor是一个高效的优化器，它与Adam类似，但它在存储上更加高效，特别是在大规模训练中。Adafactor的优势在于其能显著减少内存占用，并且适用于大规模的模型（如Transformer）。

  • 低内存使用：不需要存储完整的梯度矩阵，因此比Adam节省内存。
from keras.optimizers import Adafactor

optimizer =
最低0.47元/天 解锁文章
Keras深度学习实战（2）——使用Keras构建神经网络
盼小辉丶的博客
04-20 8万+
Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API，它的核心思想在于实现快速实验，该库提供了很多实用工具，可以简化构建复杂神经网络的过程。在本节中，我们将使用 Keras 库构建神经网络，感受 Keras 快速模型构建的特性。.........
Keras深度学习实战（4）——深度学习中常用激活函数和损失函数详解
盼小辉丶的博客
04-27 1万+
使用激活函数可以实现网络的高度非线性，这对于建模输入和输出之间的复杂关系非常关键，只有加入了非线性激活函数之后，深度神经网络才具备了令人惊异的非线性映射学习能力。 利用损失函数计算损失值，模型就可以通过反向传播去更新各个参数，通过降低真实值与预测值之间的损失，使得模型计算得到的预测值趋近于真实值，从而达到模型训练的目的。激活函数和损失函数是神经网络中十分重要的组件，本节介绍深度学习中常用的激活函数和损失函数。.........
keras optimizers 优化器
热门推荐
乱七八糟的笔记
04-09 1万+
优化器就是向模型打包传递参数，什么参数呢，就是我们训练时使用到的诸如，学习率，衰减，momentum，梯度下降得到若干种方式，用不用动量等等。你可以在一开始传入这个值，然后就一直使用这个值训练，也可以在训练时根据epoch调整参数。 optimizers的两种使用方式 一，在使用compile调用之前就生成自定义的optimizer实例，这种给用户的自由最大，但是同样的你也需要定义很多个参数：...
keras.optimizers
weixin_36670529的博客
05-30 852
Built-in optimizer classes. Modules schedules module: Public API for tf.keras.optimizers.schedules namespace. Classes class Adadelta: Optimizer that implements the Adadelta algorithm. class Adagra...
Keras简介
最新发布
weixin_43597208的博客
04-10 438
Keras 是一个高级神经网络API，它以简单性和快速实验设计为目标。Keras 既可以作为独立工具使用，也可以作为 TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 和 Theano 等后端的接口。
keras 优化器 optimizer
benbencan的专栏
08-21 1016
https://www.cnblogs.com/LS1314/p/10380634.html
keras 优化器optimizers
hyl999的专栏
11-13 4336
优化器（optimizers） 优化器是编译 Keras 模型所需的两个参数之一： model = Sequential() model.add(Dense(20, 64, init='uniform')) model.add(Activation('tanh')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.1, decay=1e-6,...
keras中的optimizers
Neo的战斗部
01-10 1441
一.clip_norm() 梯度裁剪函数，我觉得称为梯度正则化也可以，为了防止梯度爆炸或梯度消失，常用在RNN中。 先贴代码： def clip_norm(g, c, n): if c <= 0: # if clipnorm == 0 no need to add ops to the graph return g # tf require using a...
【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
python练手项目实战
12-14 1382
【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
Python 深度学习框架之Keras库详解
ning的博客
12-02 1203
Keras以其简洁、高效和易用性在深度学习领域广受欢迎。它不仅支持快速原型设计，还支持多种深度学习模型的构建和训练。随着TensorFlow 2.0的发布，tf.keras成为了Keras的官方后端，提供了更好的维护和更深度的TensorFlow集成。版权声明：本博客内容为原创，转载请保留原文链接及作者信息。参考文章Keras学习及运行官方实例Keras: 基于 Python 的深度学习库超快速！10分钟入门Keras指南。
Keras 深度学习框架的优化器（optimizers）
weixin_33688840的博客
09-12 1114
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
一、keras优化器(自用记录)
用c语言实现单链表的基本操作
11-02 1168
keras优化器
【python】【keras】【optimizers.py】【优化器】
wq6qeg88的博客
02-11 1005
如果' None '，默认为' K.epsilon() '。如果' None '，默认为' K.epsilon() '。如果' None '，默认为' K.epsilon() '。如果' None '，默认为' K.epsilon() '。Beta_1 /beta_2:浮点数，0 < beta < 1. 一般接近1。所有Keras优化器都支持以下关键字参数:clipnorm: float >= 0。amsgrad:布尔。Beta_1: float, 0 < beta < 1. 一般接近1。
2020-08-21 keras optimizers
benbencan的专栏
08-21 230
keras optimizer优化器 在https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/other/optimizers/基础上更详细的解释 from keras import optimizers model = Sequential() model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,))) model.add(Activation('tanh')) model.add(Ac.
Keras 优化器总结
zhenyu_qiu的博客
06-19 9950
1. 优化器（Optimizer）用法 优化器是Keras模型Compile()方法所需的参数之一，其决定采用何种方法来训练模型。 优化器两种用法： 实例化优化器对象，然后传入model.compile()。实例化的优化器对象可以指定参数 from kears import optimizers model = Sequential() model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,))) model.add(Acti
keras.optimizers优化器中文文档
DUTwangtaiyu的博客
04-01 2075
优化器optimizers 优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一 model = Sequential() model.add(Dense(64, init='uniform', input_dim=10)) model.add(Activation('tanh')) model.add(Activation('softmax')) sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True) model.compile(loss='mea
Keras:各种优化器Optimizer详解
baicaiBC3的博客
03-06 2723
在这里插入图片描述
Keras之小众需求：自定义优化器
Paper weekly
09-11 3992
作者丨苏剑林单位丨广州火焰信息科技有限公司研究方向丨NLP，神经网络个人主页丨kexue.fm今天我们来看一个小众需求：自定义优化器。细想之下，不管用什么框架，自定义优化...
keras 神经网络优化器 理论模型简述以及keras接口
陈泊舟的博客
06-02 4287
前言 从这篇文章开始，分析神经网络的优化器以及其在keras框架中的实现。在前面讲过，神经网络的编写分成：准备数据、搭建网络结构、配置算法参数这几步，其中配置算法参数是关键的一步，而optimizer的配置是其中的重中之重。 神经网络的本质目的就是寻找合适的参数，使得损失函数的值尽可能小，该过程为称为最优化。解决这个问题的算法称为优化器。 理论模型 梯度下降法更新参数是常用的手段，举一个很简单的例子作为说明。 现有三组训练数据(x,y^)(x,\hat{y})(x,y^​)如下： (0,1) (1,2)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值