[Keras] SGD 随机梯度下降优化器参数设置

2024/08/12

SGD（随机梯度下降）是一种常用的优化器，它的参数设置可以通过指定学习率和动量等参数来实现。其中，学习率决定了每次参数更新的步长，而动量则决定了参数更新的方向。在PyTorch中，可以通过以下方式设置SGD优化器的参数： optimizer=optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) 其中，model.parameters()表示需要优化的参数，lr表示学习率，momentum表示动量。在Keras中，SGD优化器的参数设置方式也类似，可以通过以下方式实现： sgd=optimizers.SGD(lr=0.01, momentum=0.9) 其中，lr表示学习率，momentum表示动量。需要注意的是，不同的模型和任务可能需要不同的参数设置，需要根据具体情况进行调整。