keras：model.compile优化器

优化器optimizer：该参数可指定为已预定义的优化器名，如rmsprop、adagrad，或一个Optimizer类的对象，详情见optimizers。

1、SGD

keras.optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=False)

 

随机梯度下降法，支持动量参数，支持学习衰减率，支持Nesterov动量

参数

• lr：大或等于0的浮点数，学习率

• momentum：大或等于0的浮点数，动量参数

• decay：大或等于0的浮点数，每次更新后的学习率衰减值

• nesterov：布尔值，确定是否使用Nesterov动量

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RMSprop

keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=1e-06)

除学习率可调整外，建议保持优化器的其他默认参数不变

该优化器通常是面对递归神经网络时的一个良好选择

参数

• lr：大或等于0的浮点数，学习率

• rho：大或等于0的浮点数

• epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误

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Adagrad

keras.optimizers.Adagrad(lr=0.01, epsilon=1e-06)

建议保持优化器的默认参数不变

Adagrad

• lr：大或等于0的浮点数，学习率

• epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误

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Adadelta

keras.optimizers.Adadelta(lr=1.0, rho=0.95, epsilon=1e-06)

建议保持优化器的默认参数不变

参数

• lr：大或等于0的浮点数，学习率

• rho：大或等于0的浮点数

• epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误

参考文献

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• Adadelta - an adaptive learning rate method

Adam

keras.optimizers.Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)

该优化器的默认值来源于参考文献

参数

• lr：大或等于0的浮点数，学习率

• beta_1/beta_2：浮点数， 0

• epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误

参考文献

• Adam - A Method for Stochastic Optimization

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Adamax

keras.optimizers.Adamax(lr=0.002, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08)

Adamax优化器来自于Adam的论文的Section7，该方法是基于无穷范数的Adam方法的变体。

默认参数由论文提供

参数

• lr：大或等于0的浮点数，学习率

• beta_1/beta_2：浮点数， 0

• epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误

参考文献

• Adam - A Method for Stochastic Optimization

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Nadam

keras.optimizers.Nadam(lr=0.002, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, schedule_decay=0.004)

Nesterov Adam optimizer: Adam本质上像是带有动量项的RMSprop，Nadam就是带有Nesterov 动量的Adam RMSprop

默认参数来自于论文，推荐不要对默认参数进行更改。

参数

• lr：大或等于0的浮点数，学习率

• beta_1/beta_2：浮点数， 0

• epsilon：大或等于0的小浮点数，防止除0错误

参考文献

• Nadam report

• On the importance of initialization and momentum in deep learning

TFOptimizer

keras.optimizers.TFOptimizer(optimizer)

TF优化器的包装器