TensorFlow 优化指南 📊

TensorFlow 提供了多种优化器来提升模型训练效率，以下是常见优化策略及使用建议：

常用优化器速览

• Adam Optimizer 🚀
  自适应学习率方法，结合了 Momentum 和 RMSProp 的优点，适合大多数场景
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• SGD with Momentum ⚙️
  通过动量项加速收敛，常用于处理稀疏数据或大规模模型

  

• RMSProp Optimizer 📈
  自适应学习率方法，通过移动平均平方梯度调整学习率，适合非稳态问题
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优化技巧

1. 学习率调整
   使用 tf.keras.optimizers.schedules 实现动态学习率策略
2. 正则化技术
   添加 L2 正则化项防止过拟合：tf.keras.regularizers.l2(0.01)
3. 分布式训练优化
   启用 tf.distribute.MirroredStrategy 提升多GPU训练效率

拓展阅读

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