Tensorflow 中優化器optimizer參數 adam認識

一、先理解優點 Adam優化器 2014年12月，Kingma和Lei Ba兩位學者提出了Adam優化器，結合AdaGrad和RMSProp兩種優化算法的優點。對梯度的一階矩估計（First Moment Estimation，即梯度的均值）和二階矩估計（SecondMoment Estimation，即梯度的未中心化的方差）進行綜合考慮，計算出更新步長。 主要包含以下幾個顯著的優點： 實現簡單，

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