Keras 优化器指南

Keras 提供了一系列优化器，这些优化器用于调整神经网络的权重，以最小化损失函数。以下是 Keras 中常用的一些优化器：

• SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降是最常用的优化器之一，它通过计算损失函数的梯度来更新权重。

• RMSprop: RMSprop 是一种自适应学习率的优化器，它使用历史梯度平方的平均值来调整学习率。

• Adam: Adam 是一种结合了 Momentum 和 RMSprop 特性的优化器，适用于大多数情况。

优化器配置

以下是配置优化器的一些基本步骤：

1. 创建一个优化器实例。
2. 将优化器传递给模型的 compile 方法。

from keras.optimizers import Adam

model.compile(optimizer=Adam(), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

扩展阅读

想要了解更多关于 Keras 优化器的信息，可以参考以下链接：

• Keras 官方文档 - 优化器

RMSprop 优化器

Adam 优化器