1. 核心优化方法
📈 随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)
通过小批量数据迭代更新参数，可插入图片展示SGD的收敛过程🔄 批量归一化 (Batch Normalization)
在神经网络中自动标准化输入，可插入图片说明BN对训练速度的影响
2. 进阶技巧
⚙️ 学习率调度 (Learning Rate Scheduling)
动态调整学习率可显著提升收敛效果，可插入图片展示不同调度策略对比🧠 迁移学习 (Transfer Learning)
通过预训练模型加速新任务学习，可插入图片说明迁移学习的架构
3. 扩展阅读
如需了解优化算法的最新进展，可访问：
优化策略深度解析