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最一般的就是梯度下降。

train = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(cost)

以下是除梯度下降之外可选的方法：

tf.train.AdadeltaOptimizertf.train.AdagradOptimizertf.train.AdagradDAOptimizertf.train.MomentumOptimizertf.train.AdamOptimizertf.train.FtrlOptimizertf.train.ProximalGradientDescentOptimizertf.train.ProximalAdagradOptimizertf.train.RMSPropOptimizer

在tensorflow中使用Adam优化算法：

cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=hypothesis, labels=Y))optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)

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