【经验总结】 常用的模型优化器

优化器是一种用于优化模型权重和偏差的算法，它根据训练数据更新模型参数，以模型的预测结果更加准确。

1. 常见的优化器

1. SGD（Stochastic Gradient Descent）：SGD是一种基本的优化算法，它在每次迭代中随机选择一个样本进行梯度计算和参数更新。SGD使用固定的学习率，通常需要更多的迭代才能收敛，但在一些情况下也可以取得很好的效果，简单易于实现，但在非凸优化问题中可能会出现收敛速度慢的问题。

2. RMSprop（Root Mean Square Propagation）：RMSprop是自适应学习率的一种方法，它在训练过程中调整学习率，以便更好地适应不同特征的梯度。RMSprop通过维护梯度平方的移动平均来调整学习率。

3. Adagrad（Adaptive Gradient）：Adagrad是一种自适应学习率的优化器，它根据参数的历史梯度进行学习率调整。Adagrad适用于稀疏数据集，在训练初期对稀疏特征有较大的学习率，随着训练的进行逐渐减小。可能会在训练后期由于学习率过小导致收敛速度变慢。

4. Adadelta：Adadelta是Adagrad的改进版本，它通过引入梯度平方的衰减平均来解决Adagrad学习率过早衰减的问题。Adadelta不需要手动设置学习率，并且在训练过程中可以自适应地调整学习率。

5. Adam（Adaptive Moment Estimation）：Adam是一种基于梯度的优化器，结合了自适应学习率和动量的概念。它在训练过程中自适应地调整学习率，并利用动量来加速梯度更新。Adam在很多NLP任务中表现良好。

6. Adamax：Adamax是Adam的变体，它使用了无穷范数（infinity norm）来对梯度进行归一化。

7. AdamW：AdamW是Adam的一种变体，它引入了权重衰减（weight decay）的概念。权重衰减可以有效防止模型过拟合。

8. Nadam（Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation）：Nadam是Adam与Nesterov动量法的结合，它在Adam的基础上加入了Nesterov动量的修正项。

2. 示例代码

python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam