Optimizer 有哪些优化器
时间: 2023-08-14 16:04:36 浏览: 136
在神经网络的训练过程中,优化器是一个非常重要的组件,它的作用是通过调整模型的参数来最小化损失函数。常见的优化器有以下几种:
1. 梯度下降(Gradient Descent,GD):是一种最基本的优化器,通过计算损失函数的梯度来更新模型的参数,使得损失函数逐渐减小。
2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD):是梯度下降算法的一种变体,它每次只使用一个样本来计算梯度,并更新模型的参数,可以加快训练速度。
3. 动量(Momentum):为了解决梯度下降算法在参数更新时容易陷入局部最优解的问题,动量算法引入了一个动量项,使得参数更新时不仅考虑当前的梯度,还考虑之前的梯度方向,从而使得参数更新更加平滑。
4. 自适应学习率优化器:包括Adagrad、Adadelta、Adam等算法,可以根据参数的历史梯度信息来自适应地调整学习率,从而更加高效地更新模型参数。
5. RMSprop:是一种自适应学习率算法,它通过指数加权平均来计算梯度的二次平均值,从而自适应地调整学习率。
6. Adadelta:是一种自适应学习率算法,它通过对梯度的二次平均值进行自适应地调整学习率。
7. Adam:是一种自适应学习率算法,它综合了动量和自适应学习率的优点,通过计算梯度的一阶矩和二阶矩来自适应地调整学习率。
不同的优化器适用于不同的场景,需要根据具体的任务和数据集进行选择和调整。
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