tensorflow优化器——optimizer

具体各种优化器算法公式推导见:https://blog.youkuaiyun.com/shichaog/article/details/73123801

optimizer种类

tensorflow优化器

种类如下,其中Optimizer是基类

tf.train.Optimizer	
tf.train.GradientDescentOptimizer	梯度下降法(有批量梯度下降法、随机梯度下降法、mini-batch 梯度下降法)
tf.train.AdadeltaOptimizer	实现了 Adadelta算法的优化器
tf.train.AdagradOptimizer
tf.train.AdagradDAOptimizer
tf.train.MomentumOptimizer
tf.train.AdamOptimizer
tf.train.FtrlOptimizer
tf.train.ProximalGradientDescentOptimizer
tf.train.ProximalAdagradOptimizer
tf.train.RMSPropOptimizer
### 如何在机器学习模型训练中使用 Grid Search 选择最优的 Optimizer 当应用网格搜索 (Grid Search) 来寻找最适配的优化器(optimizer),可以将不同类型的优化器以及它们各自的超参数纳入到待探索的空间之中。例如,可考虑 SGD(随机梯度下降)、Adam 和 RMSprop 这些常见的优化算法,并针对每种优化器设置不同的初始学习率等超参配置。 为了实现这一目标,在构建用于遍历的参数字典时应加入 optimizer 的选项及其可能的变化范围: ```python from sklearn.model_selection import GridSearchCV import tensorflow as tf from tensorflow.keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense def create_model(optimizer='adam'): model = Sequential() model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy']) return model model = KerasClassifier(build_fn=create_model) param_grid = { 'batch_size': [10, 20], 'epochs': [10, 50], 'optimizer': ['SGD', 'RMSprop', 'Adagrad', 'Adadelta', 'Adam'] } grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) ``` 上述代码片段展示了如何定义一个简单的神经网络并通过 `KerasClassifier` 将其封装成 scikit-learn 风格的对象以便于后续操作;接着创建了一个包含 batch size、epoch 数量和多种 optimizers 组合在内的参数网格供 grid search 探索[^1]。 执行此过程之后,通过访问 `best_params_` 属性可以获得表现最好的那组 hyperparameters 设置,其中包括选定的最佳优化器: ```python print(f"Best parameters found: {grid_search.best_params_}") ``` 这允许用户不仅限于找到单一维度上的优秀解——即某个特定条件下效果最佳的那个优化器——而是综合考量多个因素来决定最适合当前任务需求的整体解决方案。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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