Keras学习笔记7——keras.optimizers

最新推荐文章于 2024-12-14 07:30:00 发布

winter_python

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分类专栏： python

本文链接：https://blog.csdn.net/winter_python/article/details/108625899

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本文介绍了Keras中的优化器，包括调用方法、控制梯度裁剪，以及SGD、RMSprop、Adagrad、Adadelta、Adam、Adamax和Nadam等优化器的工作原理和参数设定。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参考：Keras中文文档
优化器 (optimizer) 是编译 Keras 模型的所需的参数之一

调用方法

先实例化一个优化器对象，然后将它传入 model.compile()

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)