常用優(yōu)化器比較 優(yōu)化器的作用
常用的優(yōu)化器主要有以下幾種：
Adam：自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器，適用于深度學(xué)習(xí)模型。
Adagrad：帶記憶的梯度下降法，適用于線(xiàn)性回歸等簡(jiǎn)單模型。
RMSProp：隨機(jī)梯度下降法，適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重更新。
Nadam：帶記憶的Adam優(yōu)化器，適用于深度學(xué)習(xí)模型。
SGD（隨機(jī)梯度下降）：最簡(jiǎn)單的優(yōu)化方法，適用于小規(guī)模數(shù)據(jù)集和簡(jiǎn)單模型。
Adadelta：帶記憶的Adagrad優(yōu)化器，適用于深度學(xué)習(xí)模型。
AdaMax：帶記憶的RMSProp優(yōu)化器，適用于深度學(xué)習(xí)模型。
AdaDelta：帶記憶的Adagrad優(yōu)化器，適用于深度學(xué)習(xí)模型。
AdaOpt：帶記憶的Adam優(yōu)化器，適用于深度學(xué)習(xí)模型。
Mirror：帶記憶的Adam優(yōu)化器，適用于深度學(xué)習(xí)模型。
這些優(yōu)化器各有優(yōu)缺點(diǎn)，選擇哪種取決于具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)。一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于大規(guī)模、高復(fù)雜度的深度學(xué)習(xí)模型，建議使用Adam、Adagrad、SGD等優(yōu)化器；對(duì)于小規(guī)模、低復(fù)雜度的任務(wù)，可以使用RMSProp、Adadelta、AdaMax等優(yōu)化器。
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Adam、Adagrad、SGD等優(yōu)化器適用于深度學(xué)習(xí)模型，而RMSProp、Adadelta、AdaMax等適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重更新。
