Caffe支持以下几种优化器：
-
Stochastic Gradient Descent (SGD)：随机梯度下降优化器，是训练深度学习模型常用的优化算法之一。
-
AdaDelta：一种自适应学习率的优化算法，可以有效地调整学习率，对于稀疏梯度的问题效果更好。
-
Adam：一种基于梯度的优化算法，结合了动量（momentum）和自适应学习率调整，能够更快地收敛于局部最优解。
-
RMSProp：一种自适应学习率的优化算法，通过平滑梯度的平方和来调整学习率，适用于非平稳目标函数。
-
Nesterov Accelerated Gradient (NAG)：一种基于动量的优化算法，可以加速收敛并减少震荡。
这些优化器可以在Caffe的配置文件中进行选择和配置，根据具体的任务和数据集选择合适的优化器来训练模型。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，请发送邮件至 55@qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。转转请注明出处：https://www.szhjjp.com/n/1002602.html
