在机器学习训练中，优化器（Optimizer）是调整模型参数以最小化损失函数的核心工具。TensorFlow 提供了多种优化器实现，以下是常见类型及使用指南：
1. 常见优化器类型 📚
| 优化器名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 📌 Adam | 自适应学习率，结合动量与RMSProp | 多数深度学习任务 |
| ⚠ SGD | 随机梯度下降，简单但需手动调参 | 简单模型或特定场景 |
| 🌟 RMSProp | 自适应学习率，适合非凸优化 | 神经网络训练 |
| 📘 Adagrad | 学习率动态调整，适合稀疏数据 | 自然语言处理等 |
2. Adam 优化器示例 📌
import tensorflow as tf
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
3. SGD 优化器注意事项 ⚠
- 需要设置合适的
learning_rate参数 - 可搭配
momentum优化收敛速度 - 适合简单模型或小规模数据集训练
4. 扩展阅读 📚
5. 选择优化器的建议 🎯
- 推荐首选：Adam（通常表现最佳）
- 谨慎使用：SGD（需仔细调参）
- 特殊场景：RMSProp（非凸优化问题）