除了SGD优化器，还有哪些常见的优化器？

除了SGD优化器，常见的优化器还包括：
1. 动量优化器（Momentum Optimizer）：使用动量来加速收敛，在梯度下降的基础上加入了动量项，通过累积之前的梯度信息来更新参数。
2. AdaGrad优化器：自适应调整每个参数的学习率，使得每个参数的学习率与其出现次数成反比。可以有效地解决梯度稀疏问题。
3. RMSProp优化器：与AdaGrad类似，但是在分母上加了一个衰减系数，使得历史梯度对当前更新的影响逐渐减小。
4. Adam优化器：结合了动量优化器和RMSProp优化器的优点，同时维护了梯度的一阶和二阶矩估计，可以自适应地调整每个参数的学习率和动量。
5. Adadelta优化器：与RMSProp类似，但是使用更简单的方式来自适应地调整学习率。

相关问题

sgd优化器和adamw

SGD（Stochastic Gradient Descent）是一种常见的优化器，它是一种基于随机采样的梯度下降算法。与传统的梯度下降算法不同，SGD每次迭代只随机采样一个样本来计算梯度，并根据这个梯度来更新模型参数。由于每次更新仅基于一个样本，因此SGD比传统的梯度下降算法更具有随机性和噪声，使得SGD能够更快地收敛到局部最优解，并且具有较好的泛化性能。

而AdamW（Adam Weight Decay）是Adam优化器的一种改进版本，它在Adam优化器的基础上加入了权重衰减机制。AdamW在Adam优化器中添加了L2正则化项，以避免过拟合问题。AdamW的原理是在Adam优化器中加入一个权重衰减项，将权重衰减和L2正则化结合起来，使得优化器能够同时进行梯度下降和权重衰减操作。

SGD优化器的参数设置

1. 学习率（learning rate）：决定了每次参数更新的步长，通常需要进行调整，常见的学习率设置有0.1、0.01、0.001等。

2. 动量（momentum）：决定了更新参数时的加速度，可以平滑参数更新过程，防止参数震荡。通常设置为0.9。

3. 权重衰减（weight decay）：用于防止过拟合，即在损失函数中添加对模型参数的惩罚项，通常设置为0.0001。

4. 学习率衰减（learning rate decay）：随着训练次数的增加，学习率逐渐降低，可以帮助模型更好地收敛。常见的学习率衰减方式有按指数衰减、按步长衰减等。

5. 批量大小（batch size）：每次迭代用于更新参数的样本数量，通常设置为32、64等。

6. 前向传播和反向传播的数量（num_steps）：用于控制每个batch被分为多少个小batch，通常设置为1。

7. 梯度截断（gradient clipping）：用于防止梯度爆炸，即限制梯度的最大值，通常设置为5.0。

8. 参数初始化方式（weight initialization）：用于初始化神经网络的参数，通常使用高斯分布或均匀分布随机初始化。