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我正在使用keras的ML部分，并有很好的结果与亚当优化器。这是100次运行的过程图(结果很好，但学习过程非常不稳定)。我已经说过我想提高稳定性，所以我试着将优化器切换到SGD，这是结果(真的让我困惑，因为它似乎正在变得越来越糟糕)。
一次运行和另一次运行之间唯一的区别是优化器。你知道是什么导致了这种行为吗？
浏览 19提问于2019-11-04得票数 0
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当我试图修改Keras中SGD优化器的学习速率参数时，出现了这个错误。我是否遗漏了代码中的某些内容，或者我的Keras没有正确安装？Dense, Flatten, GlobalAveragePooling2D, Activationfrom keras.optimizers import SGD
下面是错误
浏览 2提问于2018-04-27得票数 57
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from keras.optimizers import gradient_descent_v2 as SGD
TypeError: 'module' object
浏览 11提问于2022-04-30得票数 0
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在Keras和Pytorch中，SGD优化器具有权重衰减参数，我发现tf.train.GradientDescentOptimizer没有重量衰减参数。什么是tensorflow等效的SGD与重量衰减？Keras优化器-
浏览 4提问于2019-03-07得票数 1
我是进口的from keras.models import SequentialAttributeError:模块“keras.optimizers”没有属性SGDmodel.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.
浏览 12提问于2021-11-24得票数 2
我在Keras中设置了一个学习率调度器，使用历史损失作为self.model.optimizer.lr的更新器，但是self.model.optimizer.lr上的值没有插入到SGD优化器中，优化器使用的是代码是：from keras.layers import Dense, Dropout, Activation
from keras.optimizersimport <em
浏览 1提问于2016-09-30得票数 15
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我想在tf.keras中使用SGD优化器。但是SGD的细节说
我检查了SGD的，似乎没有随机的洗牌方法。我对SGD的理解是对随机样本应用梯度下降。我在代码中定义的批处理大小是否代表SGD随机洗牌阶段？我的理解正确吗？
我编写了关于批处理的代码如下所示。
浏览 3提问于2021-01-24得票数 0
我需要把TF中的NN翻译成Keras。有点简单，除了Tensorflow中的“动量”优化器。谢谢!
浏览 35提问于2018-08-14得票数 1
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Keras支持参数优化器吗？
、、、、
在使用keras时，可以为优化器更新规则添加一个术语，优化器可以学习吗？因此，例如，在keras的github ()优化器代码的第200行中，有一个SGD的更新规则。是否可以向SGD优化器添加一个简单的标量变量，将更新公式更改为其中，new_variable是一个标量，在一定范围内有界(例如0到1)，而SGD优化
浏览 0提问于2019-08-17得票数 0
运行用于构建CNN的SGD优化器时，会出现以下错误
->146个优化器= SGD(0.01，0.8，0.0005，nesterov=True) 147 model.compile(optimizer=optimizer
浏览 3提问于2021-12-11得票数 0
- Keras: SGD
sgd = optimizers.SGD(lr以上是我检查的方面，以确保我做了正确的复制。但是我不明白为什
浏览 4提问于2017-07-13得票数 2
试着跑--from tensorflow import keras
from tensorflow.python.keras.layers import Flatten, Dense
print(t
浏览 84提问于2022-03-10得票数 0
我知道keras中的优化器是什么，但我说的是像随机平均梯度(SAG)或随机方差减少梯度(SVRG)这样的方法？以前有人在他的项目中使用过它吗？多么?
浏览 15提问于2017-01-19得票数 2
这就是我要导入的内容 from keras.optimizers import Adam, SGD, RMSprop 这就是我得到的 ImportErrorTraceback (most recent call last) 30 from keras.layersimport GlobalAveragePooling2D
31 from keras.layers import BatchNo
浏览 193提问于2021-08-18得票数 3
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用FNN实现MNIST
、、、
hyperparameter learning_rate = 0.00001 # hyperparameter
预测结果似乎没有训练数据集
浏览 6提问于2022-07-12得票数 0
1回答
具体而言，该网络是：tf.keras.layers.LSTM(50),])optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
optimizer=optimizer,
浏览 3提问于2019-12-04得票数 0
__version__) tf.random.set_seed(42)模型= tf.keras.Sequential(tf.keras.layers.Dense(1))
编译模型model.compile(loss=tf.keras.losses.mae，# mae是平均绝对误差优化器= tf.keras.optimizers.SGD()的缩写，# sgd是随机梯度下降metrics
浏览 6提问于2022-03-30得票数 0
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'epochs': [10,5,15], 'optimizer': ["Adam","Adagrad","sgdsite-packages/talos/scan/scan_round.py in scan_round(self)---> 32 _hr_out, self.keras</
浏览 1提问于2019-01-26得票数 1
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我试图将我的TensorFlow 1.4代码转换成TensorFlow 2，但是在TF 2中没有tf.train.GradientDescentOptimizer了。
浏览 87提问于2019-09-26得票数 5
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