TensorFlow Keras 优化器文档 📚

TensorFlow Keras 提供了多种优化器（Optimizers）用于训练模型，以下是常用优化器的概览：

常用优化器列表 📋

• Adam 🧠
  自适应矩估计优化器，结合了动量法和 RMSProp 的优点。

  [查看详情](/tensorflow_docs/api_docs/python/tf/keras/optimizers/Adam)

• SGD ⚙️
  随机梯度下降优化器，基础且常用的优化方法。

  [查看实现](/tensorflow_docs/api_docs/python/tf/keras/optimizers/SGD)

• RMSprop 📈
  适合处理非平稳目标的优化器，通过分母的移动平均来调整学习率。

  [扩展阅读](/tensorflow_docs/api_docs/python/tf/keras/optimizers/RMSprop)

选择优化器的建议 💡

1. 对于大多数情况，Adam 是首选
2. 需要精细控制的学习率时可使用 SGD
3. 非平稳目标场景推荐 RMSprop
4. 其他高级优化器如 Adagrad、Adaept 等可通过 官方文档 查阅

📌 提示：优化器的选择会显著影响模型训练效率和最终性能，建议根据具体任务进行实验对比。