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: