keras中的目標函式和優化函式

目標函式就是我們常說的損失函式，優化函式就是我們常說的反調引數的函式，包括：梯度下降函式、隨機梯度下降函式等。

目標函式:

keras文件:  

詳細請參照theano的官方文件，

優化函式：

keras文件： 

下面是乙個自定義的優化器的乙個demo：

model = sequential()  

model.add(dense(64, init='uniform', input_dim=10))  
model.add(activation('tanh'))  
model.add(activation('softmax'))  
sgd = sgd(lr=0.1, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=true)  
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)

model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

keras.optimizers.sgd(lr=0.01, momentum=0.0, decay=0.0, nesterov=false)

stochastic gradient descent, with support for momentum, learning rate decay, and nesterov momentum.
隨機梯度下降演算法， 看到這個名字是不是很熟了
arguments
lr: float >= 0. learning rate.
momentum: float >= 0. parameter updates momentum.（引數更新的動量， 我也不知道啥意思
）decay: float >= 0. learning rate decay over each update.（學習率衰減量，具體是每次都衰減）

class sgd(optimizer):

'''stochastic gradient descent, with support for momentum,
learning rate decay, and nesterov momentum.
# arguments
lr: float >= 0. learning rate.
momentum: float >= 0. parameter updates momentum.
decay: float >= 0. learning rate decay over each update.
'''def __init__(self, lr=0.01, momentum=0., decay=0., nesterov=false,
*args, **kwargs):
super(sgd, self).__init__(**kwargs)
self.__dict__.update(locals())
self.iterations = k.variable(0.)
self.lr = k.variable(lr)
self.momentum = k.variable(momentum)
self.decay = k.variable(decay)
def get_updates(self, params, constraints, loss):
grads = self.get_gradients(loss, params)
lr = self.lr * (1. / (1. + self.decay * self.iterations))
self.updates = [(self.iterations, self.iterations + 1.)]
# momentum
self.weights = [k.variable(np.zeros(k.get_value(p).shape)) for p in params]
for p, g, m in zip(params, grads, self.weights):
v = self.momentum * m - lr * g  # velocity
if self.nesterov:
new_p = p + self.momentum * v - lr * g
else:
new_p = p + v
if p in constraints:
c = constraints[p]
new_p = c(new_p)
return self.updates
def get_config(self):
return

時間緊迫，以後在學習

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