常用優(yōu)化器類型 優(yōu)化器種類
常用的優(yōu)化器類型有以下幾種：
隨機(jī)梯度下降（SGD）：是一種簡單且易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化器，通過迭代更新參數(shù)來最小化損失函數(shù)。
Adagrad：是隨機(jī)梯度下降的一種改進(jìn)，通過引入學(xué)習(xí)率衰減來加速收斂速度。
RMSProp：是一種自適應(yīng)優(yōu)化算法，通過計算梯度的平方根來更新權(quán)重，以減少梯度消失和梯度爆炸的問題。
Adam：是一種自適應(yīng)優(yōu)化算法，通過引入動量項來平衡梯度的下降和上升，提高收斂速度。
SGD with Momentum：結(jié)合了SGD和Adam的優(yōu)點(diǎn)，通過引入動量項來加速收斂速度。
Adadelta：是Adagrad的一種改進(jìn)，通過引入學(xué)習(xí)率衰減來加速收斂速度。
Nadam：是一種自適應(yīng)優(yōu)化算法，通過引入動量項和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率來平衡梯度的下降和上升，提高收斂速度。
RMSprop with Momentum：結(jié)合了RMSprop和Adam的優(yōu)點(diǎn)，通過引入動量項來加速收斂速度。
Adagrad with Momentum：結(jié)合了Adagrad和Adam的優(yōu)點(diǎn)，通過引入動量項來加速收斂速度。
Nesterov：是一種自適應(yīng)優(yōu)化算法，通過引入動量項和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率來平衡梯度的下降和上升，提高收斂速度。
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