TensorFlow 中的优化器有哪些，如何选择合适的优化器 - 面试题

优化器是深度学习中用于更新模型参数的关键组件。TensorFlow 提供了多种优化器，每种都有其特点和适用场景。

常用优化器

1. SGD（随机梯度下降）

python
from tensorflow.keras.optimizers import SGD

# 基本 SGD
optimizer = SGD(learning_rate=0.01)

# 带动量的 SGD
optimizer = SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9)

# 带 Nesterov 动量的 SGD
optimizer = SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9, nesterov=True)

特点：

最基础的优化算法
需要手动调整学习率
动量可以加速收敛
适合大规模数据集

适用场景：

简单的线性模型
需要精确控制的学习率
大规模数据集训练

2. Adam（自适应矩估计）

python
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 基本 Adam
optimizer = Adam(learning_rate=0.001)

# 自定义参数
optimizer = Adam(
    learning_rate=0.001,
    beta_1=0.9,
    beta_2=0.999,
    epsilon=1e-7,
    amsgrad=False
)

特点：

自适应学习率
结合了动量和 RMSprop 的优点
收敛速度快
对超参数不太敏感

适用场景：

大多数深度学习任务
需要快速收敛的场景
超参数调优困难的情况

3. RMSprop

python
from tensorflow.keras.optimizers import RMSprop

# 基本 RMSprop
optimizer = RMSprop(learning_rate=0.001)

# 自定义参数
optimizer = RMSprop(
    learning_rate=0.001,
    rho=0.9,
    momentum=0.0,
    epsilon=1e-7,
    centered=False
)

特点：

自适应学习率
适合非平稳目标
对梯度进行指数加权移动平均

适用场景：

循环神经网络（RNN）
在线学习
非平稳优化问题

4. Adagrad

python
from tensorflow.keras.optimizers import Adagrad

# 基本 Adagrad
optimizer = Adagrad(learning_rate=0.01)

# 自定义参数
optimizer = Adagrad(
    learning_rate=0.01,
    initial_accumulator_value=0.1,
    epsilon=1e-7
)

特点：

自适应学习率
对频繁更新的参数使用较小的学习率
学习率会逐渐衰减

适用场景：

稀疏数据
自然语言处理
推荐系统

5. Adadelta

python
from tensorflow.keras.optimizers import Adadelta

# 基本 Adadelta
optimizer = Adadelta(learning_rate=1.0)

# 自定义参数
optimizer = Adadelta(
    learning_rate=1.0,
    rho=0.95,
    epsilon=1e-7
)

特点：

Adagrad 的改进版本
不需要手动设置学习率
解决了学习率衰减过快的问题

适用场景：

不想手动调整学习率
需要自适应学习率的场景

6. Nadam

python
from tensorflow.keras.optimizers import Nadam

# 基本 Nadam
optimizer = Nadam(learning_rate=0.001)

# 自定义参数
optimizer = Nadam(
    learning_rate=0.001,
    beta_1=0.9,
    beta_2=0.999,
    epsilon=1e-7
)

特点：

Adam 和 Nesterov 动量的结合
收敛速度通常比 Adam 更快
对超参数不太敏感

适用场景：

需要更快收敛的场景
复杂的深度学习模型

7. AdamW

python
from tensorflow.keras.optimizers import AdamW

# 基本 AdamW
optimizer = AdamW(learning_rate=0.001, weight_decay=0.01)

# 自定义参数
optimizer = AdamW(
    learning_rate=0.001,
    weight_decay=0.01,
    beta_1=0.9,
    beta_2=0.999,
    epsilon=1e-7
)

特点：

Adam 的改进版本
正确地实现了权重衰减
更适合大规模预训练模型

适用场景：

预训练模型微调
大规模深度学习模型
需要正则化的场景

8. Ftrl

python
from tensorflow.keras.optimizers import Ftrl

# 基本 Ftrl
optimizer = Ftrl(learning_rate=0.01)

# 自定义参数
optimizer = Ftrl(
    learning_rate=0.01,
    learning_rate_power=-0.5,
    initial_accumulator_value=0.1,
    l1_regularization_strength=0.0,
    l2_regularization_strength=0.0,
    l2_shrinkage_regularization_strength=0.0
)

特点：

适合大规模稀疏数据
支持 L1 和 L2 正则化
在线学习友好

适用场景：

点击率预测
推荐系统
大规模稀疏特征

优化器选择指南

根据任务类型选择

任务类型	推荐优化器	理由
图像分类	Adam, SGD	Adam 收敛快，SGD 泛化好
目标检测	Adam, SGD	需要稳定的收敛
语义分割	Adam	复杂的损失函数
文本分类	Adam	处理稀疏梯度
机器翻译	Adam	序列到序列任务
推荐系统	Ftrl, Adagrad	稀疏特征
强化学习	Adam, RMSprop	非平稳环境

根据数据集大小选择

数据集大小	推荐优化器	理由
大规模（>1M 样本）	SGD, Adam	计算效率高
中等规模（10K-1M）	Adam, RMSprop	平衡速度和稳定性
小规模（