3.4 优化器 (Optimizers)

文档摘要

3.4 优化器 (Optimizers) TensorFlow Keras 优化器 (Optimizers) 详解在深度学习中，优化器是训练神经网络的关键组成部分。它们负责调整模型的权重，以最小化损失函数，从而提高模型的准确性和泛化能力。TensorFlow Keras 提供了多种内置优化器，以及自定义优化器的能力，使得模型训练更加灵活和高效。优化器的作用优化器的核心作用是：计算梯度：利用反向传播算法，计算损失函数关于模型参数的梯度。更新参数：根据计算出的梯度，按照一定的规则更新模型参数，以降低损失函数的值。不同的优化器采用不同的更新规则，这些规则通常基于梯度的大小、方向，以及历史梯度的信息。 Keras 内置优化器 Keras 提供了多种常用的优化器，可以通过模块访问。