keras optimizers 优化器_keras.optimizers

优化器就是向模型打包传递参数，什么参数呢，就是我们训练时使用到的诸如，学习率，衰减，momentum，梯度下降得到若干种方式，用不用动量等等。你可以在一开始传入这个值，然后就一直使用这个值训练，也可以在训练时根据epoch调整参数。

optimizers的两种使用方式

一，在使用compile调用之前就生成自定义的optimizer实例，这种给用户的自由最大，但是同样的你也需要定义很多个参数：

sgd = optimizers.SGD(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model_mine.compile(loss = 'mean_squared_error', optimizers=sgd)

二，在complie的时候使用预定义的快捷optimizers参数：

mine_model.compile(loss='mean_squared_error', oprimizers='sgd')

对于方法一，你有若干可以填写的参数。

通用参数：梯度裁剪参数。抑制梯度爆炸，两种方式抑制：

1.所有参数的向量模长

2.每个参数的绝对值

同时，keras还提供了各种各样的梯度下降方式，比如：

#随机梯度下降
sgd = optimizers.SGD(lr