SGD

`SGD` 类

keras.optimizers.SGD(
    learning_rate=0.01,
    momentum=0.0,
    nesterov=False,
    weight_decay=None,
    clipnorm=None,
    clipvalue=None,
    global_clipnorm=None,
    use_ema=False,
    ema_momentum=0.99,
    ema_overwrite_frequency=None,
    loss_scale_factor=None,
    gradient_accumulation_steps=None,
    name="SGD",
    **kwargs
)

梯度下降（带动量）优化器。

当 momentum 为 0 时，参数 w 随梯度 g 的更新规则

w = w - learning_rate * g

当 momentum 大于 0 时的更新规则

velocity = momentum * velocity - learning_rate * g
w = w + velocity

当 nesterov=True 时，此规则变为

velocity = momentum * velocity - learning_rate * g
w = w + momentum * velocity - learning_rate * g

参数

learning_rate：浮点数，keras.optimizers.schedules.LearningRateSchedule 实例，或不带参数并返回实际值的可调用对象。学习率。默认为 0.01。
momentum：浮点超参数 >= 0，可加速相关方向的梯度下降并抑制振荡。0 表示普通梯度下降。默认为 0.0。
nesterov：布尔值。是否应用 Nesterov 动量。默认为 False。
name：字符串。用于优化器创建的动量累加器权重的名称。
weight_decay：浮点数。如果设置，则应用权重衰减。
clipnorm：浮点数。如果设置，每个权重的梯度将单独裁剪，使其范数不高于此值。
clipvalue：浮点数。如果设置，每个权重的梯度将被裁剪，使其不高于此值。
global_clipnorm：浮点数。如果设置，所有权重的梯度将被裁剪，使其全局范数不高于此值。
use_ema：布尔值，默认为 False。如果为 True，则应用指数移动平均 (EMA)。EMA 包括计算模型权重的指数移动平均值（因为权重值在每个训练批次后会发生变化），并定期用其移动平均值覆盖权重。
ema_momentum：浮点数，默认为 0.99。仅在 use_ema=True 时使用。这是计算模型权重 EMA 时使用的动量：new_average = ema_momentum * old_average + (1 - ema_momentum) * current_variable_value。
ema_overwrite_frequency：整数或 None，默认为 None。仅在 use_ema=True 时使用。每 ema_overwrite_frequency 个迭代步，我们会用模型变量的移动平均值覆盖模型变量。如果为 None，则优化器在训练过程中不会覆盖模型变量，您需要通过调用 optimizer.finalize_variable_values() 在训练结束时显式覆盖变量（这会就地更新模型变量）。当使用内置的 fit() 训练循环时，这会在最后一个 epoch 之后自动发生，您无需执行任何操作。
loss_scale_factor：浮点数或 None。如果为浮点数，则在计算梯度之前将损失乘以缩放因子，并在更新变量之前将梯度乘以缩放因子的倒数。这对于防止混合精度训练期间的下溢非常有用。或者，keras.optimizers.LossScaleOptimizer 将自动设置损失缩放因子。
gradient_accumulation_steps：整数或 None。如果为整数，则模型和优化器变量不会在每一步更新；而是每 gradient_accumulation_steps 步更新一次，使用自上次更新以来梯度的平均值。这被称为“梯度累积”。当您的批量大小非常小以减少每个更新步骤的梯度噪声时，这可能很有用。EMA 频率将查看“累积”迭代值（优化器步数 // gradient_accumulation_steps）。学习率调度将查看“实际”迭代值（优化器步数）。

SGD

SGD 类

SGD

SGD 类

`SGD` 类