2、用优化器使loss最小
2、tf.train.AdamOptimizer()函数是Adam优化算法:是一个寻找全局最优点的优化算法,引入了二次方梯度校正。
tf.train.AdamOptimizer.__init__(
learning_rate=0.001,
beta1=0.9,
beta2=0.999,
epsilon=1e-08,
use_locking=False,
name='Adam'
)
参数:
learning_rate:学习速率
beta1:一阶矩估计的指数衰减率
beta2:二阶矩估计的指数衰减率
epsilon:数值稳定性的一个小常数
use_locking:如果True,要使用lock进行更新操作
`name``:应用梯度时为了创建操作的可选名称。默认为“Adam”
D_loss_real = tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_real, labels=tf.ones_like(D_logit_real)))
D_solver = tf.train.AdamOptimizer(0.01).minimize(D_loss_real)
D_loss_real求出D_logit_real与真实标签的交叉熵,求均值后为其损失
D_solver最小化D_loss_real损失
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