【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）
觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、优化算法1）Adam算法: 基于一阶或二阶动量（Moments）的随机梯度下降算法，动量是非负超参数，主要作用是调整方向梯度下降并抑制波动。此算法适用于数据量和参数规模较大的场合。（2）SGD算法: 动量梯度下降算法。（3）Adagrad算法: 学习率与参数更新频率...
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