常见优化方法演示
以下代码片段展示了 TensorFlow 中常用的优化算法实现：
1. 梯度下降优化器
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
2. 随机梯度下降（SGD with Momentum）
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)
3. 自适应矩阵优化器（Adam）
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
代码实践建议
- 使用
tf.keras.optimizers中的预定义优化器简化实现 - 通过
learning_rate参数调节训练速度 - 建议结合 TensorFlow 官方优化教程 深入学习
扩展阅读
如需了解不同优化器的数学原理，可参考： /community/tech-docs/tensorflow/optimization/theory