Keras SGD 随机梯度下降优化器参数设置方式

下面是关于“Keras SGD随机梯度下降优化器参数设置方式”的完整攻略。

SGD优化器

SGD（Stochastic Gradient Descent）是一种常用的优化算法，它可以用于训练神经网络模型。在Keras中，我们可以使用SGD类来实现SGD优化器。

SGD优化器参数设置

在使用SGD优化器时，我们可以设置以下参数：

• lr：学习率，控制每次更新的步长。
• momentum：动量，控制更新的方向。
• decay：学习率衰减，控制学习率的下降速度。
• nesterov：Nesterov动量，控制动量的计算方式。

下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 定义SGD优化器
sgd = SGD(lr=0.01, momentum=0.9, decay=0.01, nesterov=True)

# 编译模型
model.compile(optimizer=sgd, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

在这个示例中，我们使用SGD类来定义SGD优化器，并设置了学习率为0.01，动量为0.9，学习率衰减为0.01，Nesterov动量为True。然后，我们将这个优化器作为optimizer参数传递给了compile方法。

使用默认参数的SGD优化器

如果我们不想设置SGD优化器的参数，可以直接使用默认参数。下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.optimizers import SGD

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 定义SGD优化器
sgd = SGD()

# 编译模型
model.compile(optimizer=sgd, loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_val, y_val))

在这个示例中，我们直接使用SGD()来定义SGD优化器，并将其作为optimizer参数传递给了compile方法。这样就可以使用默认参数来训练模型。