以下是机器学习领域中常用的优化工具，它们帮助模型更高效地学习和优化。

常用优化工具列表

  • 梯度下降法 (Gradient Descent): 一种最常用的优化算法，通过迭代更新模型参数以最小化损失函数。

    • Gradient Descent

  • Adam 优化器 (Adam Optimizer): 结合了动量法和 RMSprop 的优点，适用于大多数问题。

    • Adam Optimizer

  • RMSprop: 使用均方误差来计算梯度，适用于处理稀疏数据。

    • RMSprop

  • Adamax: 一种改进的 Adam 优化器，适用于更广泛的超参数设置。

    • Adamax

  • SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降，每次迭代只使用一个样本来更新参数。

    • SGD

更多资源

想要深入了解这些优化工具的原理和应用，可以参考以下链接：