这个函数有decay参数吗

是的，tf.keras.optimizers.Adam函数有decay参数。decay参数用于指定学习率的衰减率。在Adam优化器中，学习率会随着训练的进行而逐渐减小，decay参数控制了这个衰减的速度。

在tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, decay=5e-5)中，decay参数的值为5e-5。这意味着学习率将以这个衰减率逐渐减小。通过调整decay参数，可以控制学习率的衰减速度，以便更好地控制模型的训练过程。

需要注意的是，decay参数的单位是每个更新步骤（iteration）而不是每个epoch。因此，在训练过程中，学习率将根据每个更新的数量进行衰减。

相关问题

torch.optim.Adam函数里面的weight_decay有什么作用？

torch.optim.Adam函数中的weight_decay参数用于对模型权重进行L2正则化，以防止过拟合。其作用是在每一次参数更新之前，将当前权重乘以一个小于1的因子，从而减小权重的大小。这个因子就是weight_decay参数，它会对权重的大小进行抑制，使得权重不会过大，从而防止过拟合。简而言之，weight_decay的作用是控制模型的复杂度，以避免过拟合。

weight_decay是什么参数

weight_decay是用于控制模型参数正则化的超参数，它通常在优化算法的损失函数中添加一个L2范数惩罚项，以减少过拟合现象。L2范数惩罚项可以通过对模型的权重进行惩罚来对模型进行正则化，从而使得模型更加稳定和泛化能力更强。weight_decay的值越大，对模型参数的惩罚也越大，因此需要根据具体问题进行调整。在很多深度学习框架中，weight_decay通常被称作权重衰减。