发布日期：2024-05-26 来源: 网络 阅读量（）
在神经网络的训练过程中，优化器是一个非常重要的组件，它的作用是通过调整模型的参数来最小化损失函数。常见的优化器有以下几种： 1. 梯度下降（Gradient Descent，GD）：是一种最基本的优化器，通过计算损失函数的梯度来更新模型的参数，使得损失函数逐渐减小。 2. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）：是梯度下降算法的一种变体，它每次只使用一个样本来计算梯度，并更新模型的参数，可以加快训练速度。 3. 动量（Momentum）：为了解决梯度下降算法在参数更新时容易陷入局部最优解的问题，动量算法引入了一个动量项，使得参数更新时不仅考虑当前的梯度，还考虑之前的梯度方向，从而使得参数更新更加平滑。 4. 自适应学习率优化器：包括Adagrad、Adadelta、Adam等算法，可以根据参数的历史梯度信息来自适应地调整学习率，从而更加高效地更新模型参数。 5. RMSprop：是一种自适应学习率算法，它通过指数加权平均来计算梯度的二次平均值，从而自适应地调整学习率。 6. Adadelta：是一种自适应学习率算法，它通过对梯度的二次平均值进行自适应地调整学习率。 7. Adam：是一种自适应学习率算法，它综合了动量和自适应学习率的优点，通过计算梯度的一阶矩和二阶矩来自适应地调整学习率。 不同的优化器适用于不同的场景，需要根据具体的任务和数据集进行选择和调整。
