深度学习优化技术是提升模型性能的关键，以下是一些常见的优化技术：
常见优化技术
- 梯度下降法：最基础的优化算法，通过迭代更新模型参数以最小化损失函数。
- 动量法：在梯度下降法的基础上引入动量，加速收敛。
- Nesterov 加速梯度：进一步改进动量法，使算法在优化过程中更加稳定。
- Adam 优化器：结合了动量和自适应学习率，适用于大多数深度学习任务。
实践技巧
- 学习率调整：选择合适的学习率对模型性能至关重要。
- 权重初始化：合理的权重初始化可以加速收敛并防止梯度消失或爆炸。
- 正则化：如 L1、L2 正则化，可以防止过拟合。
扩展阅读
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深度学习优化技术