深度学习中的优化技术是提高模型性能的关键。以下是一些常用的优化技术：

1. 梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法是一种最常用的优化算法，通过迭代更新模型参数，使损失函数最小化。

  • 学习率（Learning Rate）：控制参数更新的步长。
  • 动量（Momentum）：加速梯度下降过程，减少震荡。

2. Adam 优化器

Adam 优化器结合了动量和 RMSprop 优化器的优点，适用于大多数问题。

  • β1：动量项的指数衰减率。
  • β2：过去平方梯度的指数衰减率。

3. 学习率衰减（Learning Rate Decay）

学习率衰减是一种在训练过程中逐渐减小学习率的策略，有助于模型收敛。

  • 线性衰减：按固定比例减小学习率。
  • 指数衰减：按指数减小学习率。

4. 批处理（Batch Size）

批处理大小影响模型的训练效果和收敛速度。

  • 小批处理：加快训练速度，但可能导致模型性能不稳定。
  • 大批处理：提高模型性能，但可能需要更长的训练时间。

5. 正则化（Regularization）

正则化用于防止模型过拟合，提高泛化能力。

  • L1 正则化：鼓励模型参数向 0 收敛。
  • L2 正则化：鼓励模型参数向较小的值收敛。

深度学习优化技术

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