optimizer='SGD'
时间: 2024-06-16 22:08:47 浏览: 86
optimizer='SGD'是指在机器学习中使用的一种优化算法,即随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)。它是一种基于梯度的迭代优化算法,用于更新模型的参数以最小化损失函数。
随机梯度下降的基本思想是通过计算每个样本的梯度来更新模型的参数。与传统的梯度下降算法不同,随机梯度下降每次只使用一个样本来计算梯度,然后根据该样本的梯度来更新参数。这样做的好处是可以加快训练速度,尤其在大规模数据集上表现更好。
使用SGD优化器时,需要设置学习率(learning rate)来控制参数更新的步长。学习率越大,参数更新的幅度越大,但可能会导致无法收敛;学习率越小,参数更新的幅度越小,但可能会导致收敛速度过慢。
总结一下,optimizer='SGD'是一种基于随机梯度下降算法的优化器,用于更新模型参数以最小化损失函数。它可以加快训练速度,但需要合适的学习率来控制参数更新的步长。
相关问题
# 定义训练方法 sgd = SGD(lr=0.1) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
这段代码定义了BP神经网络的训练方法。
- `sgd = SGD(lr=0.1)`:定义随机梯度下降法(SGD)优化器,其中`lr`为学习率,控制着网络权重的更新步长。
- `model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])`:编译模型,指定损失函数为交叉熵,优化器为SGD,评估指标为准确率。
这样就为BP神经网络的训练做好了准备。在使用`fit`函数进行训练时,模型会根据训练数据和损失函数计算出每个权重的梯度,并使用SGD优化器对权重进行更新,以最小化损失函数。
model.compile(loss='mse', optimizer=SGD(lr=0.2)) model.summary()
这段代码是使用 Keras 框架来编译和概述一个神经网络模型。其中,`compile()` 函数用于配置模型的损失函数和优化器,`mse` 表示均方误差(Mean Squared Error)作为损失函数,`SGD` 表示随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)作为优化器,并且设置了学习率 `lr=0.2`。而 `summary()` 函数则用于打印出模型的架构和参数数量等信息。
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