AI学习笔记——Tensorflow中的Optimizer(优化器)

在使用Tensorflow搭建神经网络的时候，最后一步总会用到tf.train.XxxOptimizer(). 然后会有很多Optimizer()如下图

其实这些Optimizer 都是优化算法下面重点介绍几个常见的

1. Gradient Decent

这是最基础的梯度下降算法，更新权重W，不多解释。

W += – α * dx

其中 α是learning rate(学习速率)。我们可以把下降的损失函数看成一个机器人，是由于在下降的时候不是均匀的，机器人会左右摇摆，所以下降速度会比较慢，有时候遇到局部最优，还可能在原地徘徊好长时间。

2. Momentum

顾名思义这个优化算法实际上给了一个动量，让机器人下降的的时候带一个惯性，下降的速度就加快了。

算法如下：
m = b1*m – α * dx
W += m

3. AdaGrad

这个算法是通过动态改变学习速率，提高下载速度，相当于给机器人穿上一个左右侧滑有阻力的鞋子，让它只好沿着正确的方向下滑。

v = dx^2
W += -(α/sqrt(v)) * dx

4. RMSProp

这个算法相当于在AdaGrad中引入了Momentum的惯性
v = b1v + (1-b1)dx^2
W += -(α/sqrt(v)) * dx
但是RMSprop缺少了Momentum的变量m

5. Adam

Adam是目前用得最广的优化算法，它结合了AdaGrad和Momentum的优点(所以叫才Adam嘛)

m = b1m + (1-b1)dx
v = b2v + (1-b2)dx^2
W += -(α*m/sqrt(v)) * dx

这个算法相当于给机器人一个惯性，同时还让它穿上了防止侧滑的鞋子，当然就相当好用用啦。

给大家看看不同优化算法下降速度的差距

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