Adagrad优化器和Adadelta优化器是否可以用Keras实现,代码和解释是什么
时间: 2024-05-16 21:14:41 浏览: 76
是的,Keras可以实现Adagrad优化器和Adadelta优化器。
Adagrad优化器的代码实现如下:
```python
from keras.optimizers import Adagrad
opt = Adagrad(lr=0.01, epsilon=None, decay=0.0)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt)
```
其中,lr表示学习率,epsilon是一个很小的数用来避免除以零错误,decay是学习率的衰减因子。
Adadelta优化器的代码实现如下:
```python
from keras.optimizers import Adadelta
opt = Adadelta(lr=1.0, rho=0.95, epsilon=None, decay=0.0)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt)
```
其中,lr表示学习率,rho是一个用来控制历史信息的衰减因子,epsilon是一个很小的数用来避免除以零错误,decay是学习率的衰减因子。
Adagrad优化器是一种基于梯度的优化算法,它会根据每个参数的梯度大小调整学习率,使得梯度较大的参数的学习率较小,梯度较小的参数的学习率较大。这样可以使得优化过程更加平滑,让模型更容易收敛。
Adadelta优化器是一种自适应学习率的优化算法,它会根据每个参数的历史梯度大小调整学习率。相比于Adagrad优化器,Adadelta优化器会考虑更多的历史信息,使得优化过程更加平滑,让模型更容易收敛。
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