keras设置学习率--优化器的用法

优化器的用法

优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的两个参数之一：

from keras import optimizers

model = Sequential()
model.add(Dense(64, kernel_initializer='uniform', input_shape=(10,)))
model.add(Activation('softmax'))

sgd = optimizers.SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)

你可以先实例化一个优化器对象，然后将它传入 model.compile()，像上述示例中一样， 或者你可以通过名称来调用优化器。在后一种情况下，将使用优化器的默认参数。

# 传入优化器名称: 默认参数将被采用
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')