影响一个模型预测效果的并不一定是所用的方法和所确定的参数,还有可能是在训练损失的过程中所选择的优化算法,它是预测模型搭建过程中所不能忽视的重要因素。在TensorFlow中提供了不同种类的优化器编程接口。文章以包头市空气污染物浓度预测为研究对象,在优化过程中通过综合对比不同优化算法在以LSTM神经网络搭建的预测问题上的误差,从中选取最合适模型的优化方法。
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