tensorflow adam优化器

Adam优化器是一种基于梯度下降算法的优化器，它结合了动量法和自适应学习率的思想，能够更快地收敛到最优解。Adam优化器的核心思想是根据梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数，同时自适应地调整学习率，从而在训练过程中更加高效地优化模型。在TensorFlow中，Adam优化器是一种常用的优化器之一，可以通过调用tf.train.AdamOptimizer()函数来使用。