深度学习中的优化器有什么

种类？

A：深度学习中常用的优化器种类包括：

1. SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）：每一次迭代随机从训练集中选取一个样本来更新参数。

2. Momentum：在 SGD 的基础上增加了动量项，可以加速收敛。

3. Adagrad（Adaptive Gradient Descent，自适应梯度下降）：对梯度的每个分量分别调节学习率，使得梯度较小的参数得到较大的更新，梯度较大的参数得到较小的更新。

4. Adadelta：对 Adagrad 进行了改进，使用了更加稳定的梯度平均值，同时没有学习率超参数。

5. Adam（Adaptive Moment Estimation，自适应矩估计）：结合了 Momentum 和 Adagrad 的优点，同时引入了二阶矩，即梯度平方的指数加权移动平均。

6. RMSprop（Root Mean Square Propagation，均方根传播）：在 Adagrad 的基础上引入了指数加权移动平均，以更新学习率的分母。

7. AdaBound：在 Adam 的基础上引入了动态学习率范围，即将学习率截断在一个范围内，以避免学习率过大或过小的问题。

相关问题

深度学习除了优化器还有什么器

深度学习除了优化器之外，还有许多其他的工具或器件，其中一些包括：

1. 激活函数：用于在神经网络中引入非线性性。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。

2. 损失函数：用于衡量模型输出与真实值之间的差异。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。

3. 正则化器：用于减少模型的过拟合。常见的正则化器包括L1正则化、L2正则化等。

4. 批归一化：用于加速神经网络的训练，使其更容易收敛。通过对每个批次的数据进行标准化，可以减少梯度消失和梯度爆炸等问题。

5. 卷积层、池化层、循环层等：这些层可以帮助神经网络学习到更多的特征并提高模型的准确性。

总之，深度学习涉及到许多不同的工具和技术，这些工具和技术都是为了提高模型的性能和效率。

深度学习的优化器有哪些

深度学习的优化器主要包括以下几种：

1.梯度下降（Gradient Descent）
2.随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）
3.批量梯度下降（Batch Gradient Descent）
4.动量法（Momentum）
5.自适应学习率优化算法（Adaptive Learning Rate Optimization Algorithms）如AdaGrad、RMSprop、Adam等。
6.共轭梯度法（Conjugate Gradient）
7.L-BFGS（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）

不同的优化器在不同的场景下有着不同的优缺点，需要根据具体问题进行选择。