优化器optimizers怎么用

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一，优化器概述

机器学习界有一群炼丹师，他们每天的日常是：

拿来药材（数据），架起八卦炉（模型），点着六味真火（优化算法），就摇着蒲扇等着丹药出炉了。

不过，当过厨子的都知道，同样的食材，同样的菜谱，但火候不一样了，这出来的口味可是千差万别。火小了夹生，火大了易糊，火不匀则半生半糊。

机器学习也是一样，模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能。有时候效果不好，未必是特征的问题或者模型设计的问题，很可能就是优化算法的问题。

深度学习优化算法大概经历了 SGD -> SGDM -> NAG ->Adagrad -> Adadelta(RMSprop) -> Adam -> Nadam 这样的发展历程。

对于一般新手炼丹师，优化器直接使用Adam，并使用其默认参数就OK了。

一些爱写论文的炼丹师由于追求评估指标效果，可能会偏爱前期使用Adam优化器快速下降，后期使用SGD并精调优化器参数得到更好的结果。

此外目前也有一些前沿的优化算法，据称效果比Adam更好，例如LazyAdam, Look-ahead, RAdam, Ranger等.

优化器主要使用apply_gradients方法传入变量和对应梯度从而来对给定变量进行迭代，或者直接使用minimize方法对目标函数进行迭代优化。

当然，更常见的使用是在编译时将优化器传入keras的Model,通过调用model.fit实现对Loss的的迭代优化。

初始化优化器时会创建一个变量optimier.iterations用于记录迭代的次数。因此优化器和tf.Variable一样，一般需要在@tf.function外创建。

优化器optimizers怎么用

深度学习优化算法大概经历了SGD->SGDM->NAG->Adagrad->Adadelta(RMSprop)->Adam ->Nadam 这样的发展历程。

在keras.optimizers子模块中，它们基本上都有对应的类的实现。

SGD, 默认参数为纯SGD, 设置momentum参数不为0实际上变成SGDM, 考虑了一阶动量, 设置 nesterov为True后变成NAG，即 Nesterov Acceleration Gradient，在计算梯度时计算的是向前走一步所在位置的梯度。
Adagrad, 考虑了二阶动量，对于不同的参数有不同的学习率，即自适应学习率。缺点是学习率单调下降，可能后期学习速率过慢乃至提前停止学习。
RMSprop, 考虑了二阶动量，对于不同的参数有不同的学习率，即自适应学习率，对Adagrad进行了优化，通过指数平滑只考虑一定窗口内的二阶动量。
Adadelta, 考虑了二阶动量，与RMSprop类似，但是更加复杂一些，自适应性更强。
Adam, 同时考虑了一阶动量和二阶动量，可以看成RMSprop上进一步考虑了Momentum。
Nadam, 在Adam基础上进一步考虑了 Nesterov Acceleration。

以上就是优化器optimizers怎么用，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。

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