transformer优化器函数有哪些优化器原理

transformer优化器函数有哪些 优化器原理

Transformer优化器函数有以下几种：

Adam：自适应学习率优化器，适用于多种类型的神经网络。Adagrad：随机梯度下降优化器，适用于线性模型和一些非线性模型。RMSprop：随机梯度下降优化器，适用于具有方差衰减的模型。SGD：随机梯度下降优化器，适用于简单模型和一些非线性模型。Nadam：自适应学习率优化器，适用于深度学习模型。Adadelta：自适应学习率优化器，适用于深度学习模型。AdaMax：自适应学习率优化器，适用于深度学习模型。AdaCool：自适应学习率优化器，适用于深度学习模型。Adafactor：自适应学习率优化器，适用于深度学习模型。Mirror：自适应学习率优化器，适用于深度学习模型。