TensorFlow 提供了多种优化器来提升模型训练效率，以下是常用优化器的简要说明：

常见优化器

  1. Gradient Descent 📈
    基础优化算法，通过计算梯度更新参数。

    Gradient_Descent
    *扩展学习：[TensorFlow官方文档](/tensorflow/guide)*

  2. Adam Optimizer ⚙️
    自适应学习率优化器，结合动量与RMSProp优点。

    Adam_Optimizer
    *使用技巧：[自定义优化器教程](/tensorflow/custom_optimizer)*

  3. RMSProp 🔄
    通过分母的移动平均来调整学习率，适合非凸优化问题。

    RMSProp

优化实践建议

  • 监控训练过程中的损失曲线（📈）
  • 根据任务选择合适优化器（⚙️）
  • 调整超参数（🔧）如学习率、动量值等
  • 结合正则化技术（🛡️）防止过拟合

了解更多TensorFlow优化技巧，请访问我们的官方指南：/tensorflow/guide