在这个教程中，我们将讨论不同类型的优化器及其在深度学习中的应用。优化器是深度学习中至关重要的组成部分，它决定了模型如何从初始参数开始迭代更新，以最小化损失函数。
常见优化器
以下是一些常见的优化器：
- SGD（随机梯度下降）：最基本的优化器，通过随机梯度下降更新模型参数。
- Adam（自适应矩估计）：结合了动量和RMSprop，适用于大多数问题。
- RMSprop（均方误差传播）：通过调整学习率，对参数进行更新。
- AdaGrad（自适应梯度）：通过累积梯度平方来调整学习率。
优化器比较
| 优化器 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| SGD | 简单易用，适用于大多数问题 | 可能需要调整学习率 |
| Adam | 自动调整学习率，收敛速度快 | 可能会在某些情况下振荡 |
| RMSprop | 收敛速度稳定 | 可能需要较长时间找到最佳学习率 |
| AdaGrad | 简单易用 | 学习率可能会过快减小 |
学习资源
想要了解更多关于优化器的信息，可以参考以下链接：
Adam Optimizer