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TensorFlow常用优化器性能对比,以及各自优缺点

2024-05-26 10:20   作者:佚名

TensorFlow优化器种类包括: 1. 随机梯度下降优化器(SGD):随机选择一个样本进行更新,速度快,但容易陷入局部极小值。 2. 动量(Momentum)优化器:利用过去的梯度信息加权平均处理当前梯度,具有加速收敛,抑制震荡的效果。 3. Adagrad优化器:自适应学习率优化器,根据梯度的历史信息自适应地调整学习率来更新参数,但在训练后期容易出现学习率过小的问题。 4. Adadelta优化器:自适应优化器,适用于稀疏梯度,在不使用额外缓存的情况下比Adagrad表现更稳定。 5. RMSprop优化器:类似Adagrad,但对历史梯度进行指数加权处理,以避免学习率过小,并且通过指数加权可根据每个参数的梯度情况赋予不同的权重。 6. Adam优化器:结合了动量和Adagrad思想的优化器,对参数进行自适应学习率调整,并结合动量信息来平衡梯度更新和噪声之间的关系。 每种优化器都有其优点和缺点,在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
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