TensorFlow Keras 优化指南

在深度学习中，优化器是训练模型时不可或缺的一部分。它们通过调整模型参数来最小化损失函数。以下是 TensorFlow Keras 中一些常用的优化器及其使用方法。

常用优化器

  1. SGD (Stochastic Gradient Descent)

    • 随机梯度下降是一种简单的优化算法，适用于大多数问题。
    • SGD

  2. Adam

    • Adam 是一种自适应学习率的优化器，结合了 RMSprop 和 Momentum。
    • Adam

  3. RMSprop

    • RMSprop 通过调整学习率来优化梯度下降。
    • RMSprop

  4. Momentum

    • Momentum 算法通过引入动量来加速梯度下降。
    • Momentum

使用方法

要在 Keras 中使用优化器，你可以在编译模型时指定。以下是一个使用 Adam 优化器的示例：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

扩展阅读

想要了解更多关于 TensorFlow Keras 优化器的信息，可以访问我们的 优化器文档。

如果你对其他深度学习主题感兴趣，也可以查看我们的 深度学习资源。