'optimizer': ['adam','Adadelta']

这个代码片段中的 'optimizer': ['adam','Adadelta'] 表示选择了两个优化器：Adam 和 Adadelta。优化器是深度学习中的一个重要概念，用于调整模型的参数以最小化训练误差。Adam 是一种常用的优化器，它结合了动量和自适应学习率来加速训练过程。而 Adadelta 则是一种自适应学习率优化器，它可以自动调整学习率以适应不同的模型参数。在实际应用中，不同的优化器可能对不同的模型和数据集表现更好，因此可以尝试多种优化器来选择最优的一个。

相关问题

错误 Unknown optimizer: adma

这个错误提示是因为您使用了一个未知的优化器 "adma"，这个优化器并不是 TensorFlow 支持的标准优化器列表中的一个。

您需要检查一下代码中的优化器参数，将其替换为 TensorFlow 中支持的标准优化器之一，例如 "adadelta"、"adam" 或 "sgd" 等。您可以参考 TensorFlow 的文档了解更多关于优化器的信息。

如果您使用的是第三方库或框架提供的优化器，您需要确认该优化器是否确实存在并且被正确地安装和引用。

def build_model(optimizer): grid_model = Sequential() grid_model.add(LSTM(50,return_sequences=True,input_shape=(30,5))) grid_model.add(LSTM(50)) grid_model.add(Dropout(0.2)) grid_model.add(Dense(1)) grid_model.compile(loss = 'mse',optimizer = optimizer) return grid_modelgrid_model = KerasRegressor(build_fn=build_model,verbose=1,validation_data=(testX,testY)) parameters = {'batch_size' : [16,20], 'epochs' : [8,10], 'optimizer' : ['adam','Adadelta'] } grid_search = GridSearchCV(estimator = grid_model, param_grid = parameters, cv = 2)

这段代码使用Keras库建立了一个LSTM模型，并使用GridSearchCV进行超参数调优。

具体来说，该模型包含两个LSTM层和一个Dense层。其中第一个LSTM层的输出需要作为第二个LSTM层的输入，因此设置了`return_sequences=True`。为了避免过拟合，还添加了一个Dropout层。模型的损失函数为均方误差，优化器可以通过参数传入`build_model`函数中。

接下来使用KerasRegressor将`build_model`函数转换为一个可被GridSearchCV调用的模型。在超参数调优过程中，需要调整的参数包括批量大小、迭代次数和优化器类型。通过GridSearchCV进行交叉验证，选择最优的超参数组合。

需要注意的是，这段代码中的`grid_model`并不是一个完整的模型，而是一个用于构建模型的函数。因此在使用GridSearchCV时，需要将`grid_model`作为参数传入。