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Keras 深度学习框架的优化器(optimizers)
深度学习框架通常包含以下要素:
1. 张量(Tensors):框架提供了张量数据结构,用于存储和操作数据。张量是多维数组,是深度学习模型中的基本数据单元。
2. 计算图(Computational graph):框架使用计算图来表示深度学习模型的计算过程。计算图是由一系列的张量操作构成的有向无环图,描述了数据如何在网络中流动和相互作用。
3. 自动微分(Automatic differentiation):深度学习框架能够自动计算模型的梯度,以便进行反向传播算法的训练。自动微分技术可以高效地计算复杂函数的导数。
4. 模型层(Model layers):框架提供了一系列预定义的模型层,如卷积层、全连接层、循环神经网络层等,用于构建深度学习模型。
5. 优化器(Optimizers):框架提供了各种优化算法,如随机梯度下降(SGD)、Adam等,用于更新模型参数以最小化损失函数。
6. 工具和扩展库(Tools and extensions):框架通常提供了各种工具和扩展库,用于数据预处理、模型可视化、模型保存和加载等功能。
这些要素共同组成了一个完整的深度学习框架,可以帮助开发者更方便地构建、训练和部署深度学习模型。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。