神经网络参数优化代码

神经网络参数优化通常涉及到梯度下降这样的优化算法，用于最小化损失函数。在Python中，常见的库如TensorFlow、PyTorch等提供了内置的优化器，如SGD（随机梯度下降）、Adam、RMSprop等。这里是一个简单的例子：

import tensorflow as tf

# 假设我们有一个简单的线性模型，参数为weights和bias
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=(1,))
])

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = tf.keras.losses.MeanSquaredError()
optimizer = tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)  # 使用Adam优化器

# 模拟训练数据
inputs = tf.constant([[1.0], [2.0], [3.0]])
labels = tf.constant([[2.0], [4.0], [6.0]])

# 定义一个训练步骤
@tf.function
def train_step(inputs, labels):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs)
        loss = loss_fn(labels, predictions)

    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

for epoch in range(num_epochs):
    for (batch_inputs, batch_labels) in zip(inputs, labels):
        train_step(batch_inputs, batch_labels)

在这个例子中，`train_step`函数会计算梯度并更新权重和偏置，使得模型预测更接近真实标签。