TensorFlow优化教程 🚀

优化概述

在机器学习模型训练中，优化器是调整参数以最小化损失函数的核心工具。TensorFlow 提供了多种优化算法，如 SGD、Adam、RMSProp 等，帮助提升模型收敛速度和性能。

常用优化方法

• SGD（随机梯度下降）：基础优化器，适合大规模数据集
• Adam：自适应学习率方法，结合了 Momentum 和 RMSProp 的优点
• L2正则化：防止过拟合，通过添加权重衰减项
• 学习率调度：动态调整学习率，如 tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler

实战案例

# 示例代码：使用 Adam 优化器
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, epochs=10)

扩展阅读

想要深入了解优化策略？可参考 TensorFlow 官方优化指南 获取更详细的文档和案例解析。