深度学习中的优化器是训练神经网络模型的关键组件。以下是几种常用的优化器及其工作原理。

常见优化器

  1. 随机梯度下降（SGD）

    • SGD 是最简单的优化器之一，它通过随机选择数据点来更新模型的参数。
    • Random_Gradient_Descent

  2. Adam

    • Adam 结合了 SGD 和 RMSprop 的一些优点，自适应地调整学习率。
    • Adam 在实践中通常表现良好。

  3. RMSprop

    • RMSprop 是一种使用平方梯度来调整学习率的优化器。
    • 它通过减少学习率在较长时间内的变化来减少振幅。

  4. Nadam

    • Nadam 结合了 Nesterov 加速梯度（NAG）和 Adam 的优点。

优化器比较

优化器 学习率调整 需要计算
SGD 无 无
Adam 有 有
RMSprop 有 有
Nadam 有 有

扩展阅读

更多关于优化器的信息，可以参考深度学习优化器大全。

在深度学习项目中，选择合适的优化器可以帮助你更快地训练出高质量的模型。