🧠 什么是优化算法？
在机器学习模型训练中，优化算法负责最小化损失函数，是提升模型性能的核心工具。常见的算法包括：
- 🔄 随机梯度下降 (SGD)：基础且广泛应用的优化方法
- 🚀 Adam：自适应矩估计，结合了动量法和RMSProp的优点
- 📈 RMSProp：通过平方梯度的移动平均调整学习率
- 📊 Adagrad：针对不同参数自动调整学习率
- 🧩 L-BFGS：拟牛顿法变种，适合小批量数据
📌 扩展阅读：TensorFlow 优化算法详解
📚 常用算法对比
| 算法 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| SGD | 简单，但易受噪声影响 | 大规模数据训练 |
| Adam | 自适应学习率，收敛速度快 | 深度学习模型优化 |
| RMSProp | 防止梯度爆炸，适合非平稳目标 | 神经网络训练 |
| Adagrad | 初始学习率高，后期衰减 | 特征稀疏的场景 |
| L-BFGS | 高精度，但计算开销大 | 小批量数据优化 |
🧪 实现示例
import tensorflow as tf
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(None, 5))
])
# 编译模型并选择优化器
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
loss='mse')
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
💻 图片示例：TensorFlow_优化算法示例