TensorFlow 优化指南

TensorFlow 是一个强大的开源机器学习框架，它提供了丰富的优化工具和策略来提升模型性能。以下是一些 TensorFlow 中常见的优化方法：

常见优化方法

  1. 梯度下降法 梯度下降法是优化中最常用的方法之一。它通过不断调整参数来最小化损失函数。

    optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
optimizer.minimize(loss, var_list=model.trainable_variables)

  2. Adam 优化器 Adam 优化器结合了动量法和 RMSprop 优化器的优点，通常在深度学习中表现良好。

    optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
optimizer.minimize(loss, var_list=model.trainable_variables)

  3. 学习率调度 学习率调度可以帮助我们在训练过程中动态调整学习率，以避免过拟合或欠拟合。

    scheduler = tf.keras.callbacks.LearningRateScheduler(lambda epoch: 1e-3 * 10**(epoch / 20))

扩展阅读

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