优化 TensorFlow 训练流程：学习不同的优化器选择和调优策略

 # 1.1 随机梯度下降（SGD） SGD（Stochastic Gradient Descent）是最简单的优化器之一，它通过每次迭代使用一个随机数据样本来更新模型参数。SGD的优点在于其简单性和计算效率，但它也可能导致训练不稳定和收敛缓慢。 ```python import tensorflow as tf # 创建一个 SGD 优化器 optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01) # 使用优化器更新模型参数 optimizer.minimize(loss_function, variables=model.trainable_variables) ``` # 2. 优化器选择与调优策略 ### 2.1 梯度下降优化器 #### 2.1.1 随机梯度下降（SGD） **定义：** SGD是最简单的优化器，它每次使用一个样本计算梯度并更新权重。 **算法：** ```python w = w - lr * grad ``` 其中： - `w` 是权重向量 - `lr` 是学习率 - `grad` 是梯度 **特点：** - 收敛速度慢 - 容易陷入局部最优 - 对噪声敏感 #### 2.1.2 动量优化器 **定义：** 动量优化器通过引入动量项来加速SGD的收敛速度，动量项保存了梯度的历史信息。 **算法：** ```python v = beta * v + (1 - beta) * grad w = w - lr * v ``` 其中： - `v` 是动量项 - `beta` 是动量系数 **特点：** - 加速收敛速度 - 减少噪声的影响 - 提高稳定性 #### 2.1.3 AdaGrad **定义：** AdaGrad是一种自适应学习率优化器，它根据每个参数的历史梯度大小来调整学习率。 **算法：** ```python g_t = grad g_t_squared = g_t ** 2 g_squared = g_squared + g_t_squared lr = lr / sqrt(g_squared) w = w - lr * g_t ``` 其中： - `g_t` 是当前梯度 - `g_t_squared` 是当前梯度的平方 - `g_squared` 是历史梯度的平方和 **特点：** - 自动调整学习率 - 适用于稀疏梯度 - 可能导致学习率过小，收敛速度变慢 ### 2.2 自适应学习率优化器 #### 2.2.1 RMSProp **定义：** RMSProp是AdaGrad的改进版本，它通过使用指数加权移动平均来估计梯度的历史平方和。 **算法：** ```python g_t = grad g_t_squared = g_t ** 2 g_squared = decay * g_squared + (1 - decay) * g_t_squared lr = lr / sqrt(g_squared) w = w - lr * g_t ``` 其中： - `decay` 是指数加权移动平均的衰减系数 **特点：** - 结合了SGD和AdaGrad的优点 - 收敛速度快 - 稳定性好 #### 2.2.2 Adam **定义：** Adam是RMSProp和动量优化器的组合，它结合了自适应学习率和动量项。 **算法：** ```python m = beta1 * m + (1 - beta1) * grad v = beta2 * v + (1 - beta ```