tf.keras.optimizers.adam函数怎么设置允许adamw

我可以回答这个问题。在tf.keras.optimizers.adam函数中，可以通过设置参数beta_1和beta_2来允许使用AdamW。具体来说，将beta_1设置为0.9，beta_2设置为0.999，epsilon设置为1e-07，然后将weight_decay设置为非零值即可使用AdamW。

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model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten( ), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_1, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_2, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(n_hidden_3, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(num_outputs) ]) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),metrics=['accuracy']) 详细介绍一下

这段代码是用 TensorFlow 中的 Sequential 模型定义了一个多层感知器（MLP）。它有四个隐藏层和一个输出层，其中每个隐藏层包含 n_hidden_1、n_hidden_2 和 n_hidden_3 个神经元，激活函数为 relu。输出层包含 num_outputs 个神经元，没有指定激活函数。模型的损失函数为均方误差（mean squared error），优化器为 Adam（一种常用的梯度下降算法），学习率为 0.001。还指定了评估指标为准确率（accuracy），即模型在预测时的正确率。

tf.keras.optimizers.Adam

Adam是一种常用的优化器，广泛应用于深度学习中。它是基于自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation）算法的一种优化器，可以根据不同的参数自适应地调整学习率。在使用Adam优化器时，通常需要设置学习率、动量（beta1）、第二个动量（beta2）和epsilon等参数。在tf.keras.optimizers中，可以通过实例化Adam类来创建Adam优化器。例如：

from tensorflow.keras.optimizers import Adam

optimizer = Adam(learning_rate=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-07)

这里设置了学习率为0.001，动量为0.9，第二个动量为0.999，epsilon为1e-07。然后可以将该优化器传递给模型的compile函数中，用于编译模型。