在TensorFlow中，默认学习率是通过优化器的参数来设置的。不同的优化器有不同的方式来设置默认学习率。以下是一些常见优化器的默认学习率设置方法：
- Adam优化器：Adam优化器具有自适应学习率功能，通常使用较小的默认学习率，例如0.001。
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
- SGD（随机梯度下降）优化器：SGD优化器通常需要手动设置学习率，并且默认学习率较高，例如0.01。
optimizer = tf.keras.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
- Adagrad和Adadelta优化器：这两种优化器也具有自适应学习率功能，但它们的默认学习率通常设置得更低，例如0.01或更小。
optimizer = tf.keras.optimizers.Adagrad(learning_rate=0.01)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adadelta(learning_rate=0.01)
除了使用默认值外，您还可以根据需求手动调整学习率以进行模型训练。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
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