TensorFlow 是一个广泛使用的开源机器学习框架，它提供了丰富的优化技术来提高模型的性能。以下是一些常用的 TensorFlow 优化技术：

常用优化器

  1. SGD (Stochastic Gradient Descent)

    • 随机梯度下降是梯度下降算法的一个变种，它通过随机选择样本来更新参数。

  2. Adam (Adaptive Moment Estimation)

    • Adam 优化器结合了动量法和 RMSprop 优化器的思想，能够自适应学习率。

  3. RMSprop

    • RMSprop 通过跟踪参数梯度的平方来调整学习率。

  4. Adagrad

    • Adagrad 通过增加参数的历史梯度来调整学习率。

动量

动量是一种技术，可以加速梯度下降，并减少在最小值附近震荡的情况。

梯度裁剪

梯度裁剪可以防止梯度爆炸，通过限制梯度的最大值来稳定训练过程。

学习率调整

  • 学习率衰减：随着训练的进行，逐渐减小学习率。
  • 余弦退火：学习率按余弦函数衰减。

图像示例

优化技术对于提升模型性能至关重要，以下是一个使用 Adam 优化器的例子。

Adam Optimizer Illustration

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