深度学习优化算法指南 🤖📚
什么是优化算法？
在深度学习训练中，优化算法用于调整模型参数以最小化损失函数。常见的算法包括：
- 随机梯度下降 (SGD) 📈
- Adam 🧠
- 动量法 (Momentum) 🔄
- RMSProp 🔁
核心原理
优化算法通过计算梯度并更新参数实现模型收敛，例如：
- 梯度计算：使用反向传播获取损失对参数的偏导数
- 学习率调整：动态控制参数更新的步长
- 动量机制：加速收敛并减少震荡（如Momentum算法）
应用场景
- 图像识别：Adam优化器在CNN训练中表现优异
- 自然语言处理：RMSProp适合处理稀疏梯度问题
- 强化学习：SGD常用于DQN等基础算法
扩展阅读
如需深入了解不同优化器的性能对比，可访问：
/AI_Tutorials/Documentation/Deep_Learning/Optimization_Algorithms/Comparison