TensorFlow实战技巧：tf.train优化算法

1. 优化器（optimizer）

优化器的基类（Optimizer base class）主要实现了两个接口，一是计算损失函数的梯度，二是将梯度作用于变量。tf.train 主要提供了如下的优化函数：

• tf.train.Optimizer
• tf.train.GradientDescentOptimizer
• tf.train.AdadeltaOpzimizer
  
• tf.train.AdagradDAOptimizer
• tf.train.MomentumOptimizer
• tf.train.AdamOptimizer
• tf.train.FtrlOptimizer
• tf.train.ProximalGradientDescentOptimizer
• tf.train.ProximalAdagradOptimizer
• tf.train.RMSPropOptimizer

2. 梯度计算

TensorFlow 同时也提供了给定 TensorFlow 计算图（computation graph）的导数。上节提到的优化器类（optimizer classes）会自动计算 computation graph 的导数，但用户自定义优化器时，可以使用如下低级别的函数：

• tf.gradients
• tf.AggregationMethod
• tf.stop_gradient
• tf.hessians

2. 学习率衰减（decaying the learning rate）

• tf.train.exponential_decay 登录后复制 # 实现的是如下的操作 decayed_lr = lr * decay_rate ^ (global_step/decay_steps)1.2.3.4. 登录后复制 在其 tf 下的使用为： 1. 登录后复制 lr = tf.train.exponential_decay(0.1, global_step, 100, .96, staircase=True)1.
• tf.train.inverse_time_decay
• tf.train.natural_exp_decay
• tf.train.piecewise_constant
• tf.train.polynomial_decay

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