Adam优化器中的时间步长是什么意思？
创始人
2024-05-24 00:39:15
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Adam优化器是一种基于梯度下降方法的优化算法，在每次迭代时使用一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数。其中，时间步长指的是每次迭代中的步骤数。

具体而言，Adam优化器在每次更新参数时，会维护一个时间步长t，并使用学习率lr来缩放梯度。在每次迭代中，时间步长t都会增加1，从而使得学习率在训练过程中逐渐减小。

下面是一个使用Keras框架中Adam优化器的示例代码：

from keras.optimizers import Adam

# 定义Adam优化器，学习率为0.001
adam = Adam(lr=0.001)

# 使用Adam优化器来编译模型
model.compile(optimizer=adam, loss='mse')

# 使用Adam优化器来训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

在上面的代码中，我们通过设置学习率lr来调整时间步长。通常情况下，我们可以将学习率设置为一个较小的值，例如0.001，来实现良好的训练效果。

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