🧠 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
优化算法对比图表

🧪 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

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