Keras优化指南

优化器概述

在模型训练中，优化器负责通过调整权重来最小化损失函数。Keras提供了多种优化器，适用于不同场景的需求。

常用优化器类型

• SGD（随机梯度下降）
  基础优化器，通过学习率直接更新权重。

  🔧 适合简单模型或需要自定义更新规则的场景。

• Adam
  自适应矩估计优化器，结合了动量法和RMSprop的优点。

  🚀 广泛应用于深度学习，尤其在处理大规模数据时表现优异。

• RMSprop
  自适应学习率方法，通过分母的指数衰减来调整学习率。

  📈 常用于非凸优化问题，如神经网络训练。

使用优化器的示例

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')

🔗 了解更多优化器配置方法
📌 注意：优化器选择需结合具体任务和数据特性。

扩展阅读

如需深入理解优化算法的数学原理，可参考优化理论基础章节。