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TensorFlow Keras 优化器是深度学习中非常重要的组成部分，它们用于调整神经网络的权重以最小化损失函数。以下是一些常用的优化器及其功能：

常用优化器

SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降是最基础的优化器之一，它通过随机选择数据点来更新权重。
Adam: Adam 优化器结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，适用于大多数情况。
RMSProp: RMSProp 通过调整学习率来优化梯度下降，特别适用于长序列数据。
Adagrad: Adagrad 通过增加学习率来处理稀疏数据。

优化器使用示例

以下是一个使用 Adam 优化器的简单示例：

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

相关资源

想了解更多关于 TensorFlow Keras 优化器的信息，可以访问本站优化器文档。