from keras.optimizers import sgd_experimental和from keras.optimizers import SGD作用一致吗

不完全一致。

`from keras.optimizers import sgd_experimental` 是一个实验性的随机梯度下降（SGD）优化器，它具有一些新的特性和参数，如 "momentum\_start" 和 "nesterov\_momentum"。它是为了尝试提高模型性能而添加的。

`from keras.optimizers import SGD` 是常规的 SGD 优化器，它也有一些参数，比如 "momentum" 和 "nesterov"，但没有实验性特性。

因此，如果你想使用实验性特性，你应该使用 `sgd_experimental`，否则你可以使用 `SGD`。

相关问题

from keras.optimizers import sgd_experimental怎么被调用

sgd_experimental是一个实验性的优化器，它并没有被正式纳入Keras的优化器列表中。因此，要使用sgd_experimental优化器，需要自己定义并实现该优化器。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何定义并使用sgd_experimental优化器：

from keras.optimizers import Optimizer
import keras.backend as K

class SGDExperimental(Optimizer):
    def __init__(self, lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False, **kwargs):
        super(SGDExperimental, self).__init__(**kwargs)
        self.lr = K.variable(lr)
        self.momentum = K.variable(momentum)
        self.decay = K.variable(decay)
        self.iterations = K.variable(0)
        self.nesterov = nesterov

    def get_updates(self, loss, params):
        grads = self.get_gradients(loss, params)
        self.updates = []

        lr = self.lr
        if self.decay > 0.0:
            lr = lr / (1.0 + self.decay * self.iterations)

        for p, g in zip(params, grads):
            v = self.momentum * p - lr * g
            if self.nesterov:
                v = self.momentum * v - lr * g
            new_p = p + v
            self.updates.append(K.update(p, new_p))
            self.updates.append(K.update(self.iterations, self.iterations + 1))
        return self.updates

# 使用sgd_experimental优化器
model.compile(optimizer=SGDExperimental(lr=0.01, momentum=0.9), loss='mse')

在这个例子中，我们继承了Keras中的Optimizer类，并实现了sgd_experimental优化器的核心逻辑。使用时，需要将该优化器传递给model.compile()函数即可。

from keras.optimizers import nadam_v2和from keras.optimizers import adam区别

### 回答1：
`nadam_v2`是一种具有Nesterov动量的Adam优化器的变体，它结合了Nesterov加速梯度（NAG）和Adam优化器的优点。与标准Adam优化器相比，它能够更快地收敛，并且对于噪声数据具有更好的鲁棒性。

`adam`是一种常用的随机梯度下降优化算法，它结合了自适应学习率和动量的优点。它能够有效地调整学习率，以适应不同的梯度大小，并且能够在梯度方向上积累历史信息，从而加速收敛。

因此，两者的主要区别在于他们的算法实现和性能表现，使用哪个优化器取决于具体的应用场景和数据集特征。

### 回答2：
from keras.optimizers import nadam_v2和from keras.optimizers import adam之间存在几个重要区别。

首先，这两个优化器使用的优化算法不同。adam优化器使用的是基于梯度的最优化算法，它结合了Adam和RMSprop算法的优点，具有自适应学习率和适应性动量。而nadam_v2优化器是adam优化器的改进版本，它在Adam的基础上引入了Nesterov动量。

其次，这两个优化器的学习率调整方式不同。adam优化器使用指数衰减的学习率调度策略，随着训练的进行，学习率会逐渐减小。而nadam_v2优化器使用的学习率调度策略不是指数衰减，而是基于Nadam算法的公式进行调整。

另外，这两个优化器的速度和性能也有所不同。由于引入了Nesterov动量，nadam_v2优化器在某些问题上可能会比adam优化器更快收敛，同时也可能得到更好的结果。然而，在某些其他问题上，adam优化器可能表现更好。

最后，从编码的角度来看，nadam_v2优化器是keras v2版本中的一种新优化器，而adam优化器是keras的旧版本中就存在的优化器，因此在引用时需要确保使用正确的版本。

总之，from keras.optimizers import nadam_v2和from keras.optimizers import adam之间的区别主要包括优化算法、学习率调整方式、速度性能等方面的差异。在选择使用哪个优化器时，需要结合具体问题进行实验和调试，以找到最适合的优化器。