如何在trainingOptions选择bwo白鲸优化算法

在TensorFlow.js中，如果你想使用BWo (Batch Weight Optimization) 算法进行训练，通常需要通过设置`tf.train.Optimizer`的一个特定实例来实现。BWo是一种自适应学习率优化算法，但是它并不是TensorFlow.js内置的一种标准优化器，所以你需要自行编写或者找到第三方库支持。

不过，由于TensorFlow.js的核心API并未直接提供BWo算法，你可能需要借助像`@tensorflow/tfjs-layers`这样的扩展库，它们可能会包含一些预定义的优化器选项。如果你打算自己实现，可以尝试从基础的梯度下降等优化器开始，并结合BWo的思想调整学习率策略。

以下是一个简化的例子展示如何创建一个自定义优化器并应用到`trainingOptions`：

// 首先，安装必要的库（如果尚未安装）
npm install @tensorflow/tfjs-core @tensorflow/tfjs-layers

// 自定义BWo优化器
class BWoOptimizer extends tf.optimizers.Optimizer {
  constructor(learningRate = 0.01, bwoParams = {}) {
    super();
    this.learningRate = learningRate;
    // 初始化其他BWo参数...
  }

  apply_gradients(gradsAndVars) {
    // 在这里实现BWo算法的具体更新步骤
  }
}

// 使用自定义的BWoOptimizer
const model = ...; // 你的模型实例
const optimizer = new BWoOptimizer();

const trainingOptions = {
  optimizer,
  // 其他训练选项如batchSize、epochs等...
};

请注意，这只是一个基本示例，实际的BWo算法实现会更复杂，包括适应性学习率调整和其他特性。如果你找不到现成的库支持，可能需要查阅相关研究论文以深入了解算法细节，并根据需求定制优化器。