在Keras中，Adam优化器是一种常用的优化算法。它具有自适应学习率的特性，可以有效地在训练过程中调整学习率来提高模型性能。Adam优化器有几个可调参数可以设置，包括学习率（lr）、β1和β2。 下面是一些常见的设置： 1. 学习率（lr）：学习率决定了参数更新的步长。通常，可以选择一个较小的学习率（例如0.001或0.0001），并根据训练过程中的表现进行调整。在Keras中，默认的学习率是0.001。 ```python from keras.optimizers import Adam optimizer=Adam(lr=0.001) ``` 2. β1和β2：这两个参数用于计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计。默认情况下，β1=0.9和β2=0.999。 ```python from keras.optimizers import Adam optimizer=Adam(beta_1=0.9, beta_2=0.999) ``` 除了这些参数之外，Adam优化器还有其他可选参数，如epsilon（一个很小的数，用于防止除以零错误）和decay（学习率衰减）。你可以根据具体的需求来选择合适的参数设置。 请注意，以上是一些常见的设置，具体的参数设置可以根据具体的问题和数据集来调整。在实际应用中，你可能需要根据实验进行调优，以找到最适合你的模型的参数设置。