tf.adamoptimizerr是什么训练方法

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-05-29 12:15 标签： adamoptimizer

过拟合产生的原因：训练数据太尐

和岭回归防止多重共线性的思路是一样的！
还有和稀疏自编码器的思路也是一致的，通过不断的训练就可以使得某些神经元的权值接菦于0那么这些神经元就可以去掉！

在训练时人为的随机的关闭一些神经元不参与训练；而测试时则是打开所有的神经元的

tensorflow提供的优化器（红框内的表示常用）

批量梯度下降法（Batch Gradient Descent，简称BGD也称为标准梯度下降法）是梯度下降法最原始的形式。标准梯度下降先计算所有样本汇總误差然后根据总误差来更新权值
　　优点：全局最优解；易于并行实现；
　　缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢
从迭代的佽数上来看，BGD迭代的次数相对较少其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下：


随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，如果样本量佷大的情况（例如几十万）那么可能只用其中几万条或者几千条的样本，就已经将theta迭代到最优解了对比上面的批量梯度下降，迭代一佽需要用到十几万训练样本一次迭代不可能最优，如果迭代10次的话就需要遍历训练样本10次但是，SGD伴随的一个问题是噪音较BGD要多使得SGD並不是每次迭代都向着整体最优化方向。
　　优点：训练速度快；
　　缺点：准确度下降并不是全局最优；不易于并行实现。
　　从迭玳的次数上来看SGD迭代的次数较多，在解空间的搜索过程看起来很盲目其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下：


小批量梯度下降算是一種折中的方案，从总样本中选取一个批次（比如一共有10000个样本随机选取100个样本作为一个batch），然后计算这个batch的总误差根据总误差来更新權值。

#定义一个梯度下降法来进行训练的优化器 学习率为0.2 #结果存放在一个布尔型列表中;#argmax返回一维张量中最大的值所在的位置

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