TensorFlow 优化器教程

TensorFlow 优化器是深度学习中一个重要的组成部分，它负责调整模型参数以最小化损失函数。以下是一些常用的 TensorFlow 优化器及其使用方法。

1. SGD（随机梯度下降）

SGD 是最简单的优化器之一，它通过随机选择样本计算梯度并更新参数。

optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)

Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 优化器的优点，适用于大多数情况。

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)

RMSprop 优化器通过跟踪每个参数的平方梯度的指数衰减平均值来更新参数。

optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(learning_rate=0.001, decay=0.9)

Nadam 优化器是 Adam 优化器的改进版本，它添加了动量。

optimizer = tf.keras.optimizers.Nadam(learning_rate=0.002)

TensorFlow 还提供了许多其他优化器，例如 Adagrad、Adamax 和 SGD 的一些变体。

更多信息，请访问我们的 TensorFlow 优化器指南。