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Keras中的優(yōu)化器有哪些，它們之間有什么區(qū)別

小樊
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2024-04-23 14:03:48

Keras中常見的優(yōu)化器包括：

  1. SGD（隨機(jī)梯度下降）：基本的梯度下降優(yōu)化器，通過計(jì)算每個(gè)樣本的梯度來更新模型參數(shù)。

  2. Adam：結(jié)合了動(dòng)量優(yōu)化和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的方法，通常是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)的首選優(yōu)化器。

  3. RMSprop：通過使用指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均來調(diào)整學(xué)習(xí)率，可以在不同維度上適應(yīng)不同的學(xué)習(xí)率。

  4. Adagrad：根據(jù)每個(gè)參數(shù)的歷史梯度調(diào)整學(xué)習(xí)率，適合稀疏數(shù)據(jù)集。

  5. Adadelta：與Adagrad相似，但可以自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率。

這些優(yōu)化器之間的區(qū)別主要在于它們對學(xué)習(xí)率的調(diào)整方法和梯度更新的方式。不同的優(yōu)化器可能在不同類型的數(shù)據(jù)集或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上表現(xiàn)更好。在實(shí)際使用中，建議嘗試不同的優(yōu)化器并根據(jù)實(shí)際效果選擇合適的優(yōu)化器。

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